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Ciclo temático “Hablemos de Marketing Online”

Segundo tema: ANALÍTICA WEB marzo, 2010

http://tristanelosegui.com

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Hablemos de Analítica Web – http://tristanelosegui.com

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1.- ¿Qué es “Hablemos de Marketing Online”?

Es una nueva iniciativa que he puesto en marcha en mi blog en 2010. Se trata de

dedicar cada mes a un tema específico. Al estilo “12 meses, 12 causas”, pero enfocado

al marketing online.

Para tratar cada uno de los temas invito a una serie de bloggers expertos en la

temática para que den su punto de vista.

Para cada temática propongo una serie de puntos que abarquen el tema por completo,

de forma que alguien que esté empezando, pueda quedarse con una idea global, y los

que ya sepan algo, puedan profundizar, descubrir nuevos bloggers, etc.

Los bloggers tratan del tema de dos formas:

a. Entrevista: además de servir de presentación del blogger, da una visión general del

índice propuesto, porque las preguntas se basan en el.

b. Posts específicos: cada blogger elije un tema relacionado con alguna de las

preguntas de la entrevista.

De esta forma cada uno da su visión de todos los temas, y analiza en profundidad uno

de ellos.

Recopilando toda esta información vamos a construir una pequeña biblioteca con cada

uno de los temas seleccionados.

2.- ¿Qué temas tratamos?

Para terminar de implicar tanto a bloggers, como lectores, la selección de temas se

realizó por medio de una encuesta online.

Cómo resultado este es el listado de temas que vamos a tratar:

1. Social Media.

2. Analítica web.

3. SEO.

4. Usabilidad

5. Emailing

6. SEM

7. Afiliación

8. Display

9. Video Marketing



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Podéis consultar todos los contenidos en la sección “Hablemos de Marketing Online”

de mi blog

2.- Estructura de cada documento:

1. Resumen

2. Índice de contenidos.

3. Posts específicos.

4. Entrevistas.

5. Mini biografías de los bloggers.

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Hablemos de Analítica Web

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1. Resumen

¿Qué es analítica web?

Nubes de tags de http://tagcrowd.com/

http://tagcrowd.com/


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2. Índice de contenidos

1. La analítica dentro de la empresa. La web como un producto

2. El valor de la analítica web para los no habituados a Internet

3. ¿con qué herramientas cuenta un analista para hacer su trabajo?

4. Fases para lanzar una campaña en analítica web.

5. KPIs básicos q hacen falta por tipo de campaña

6. KPIs que siempre hay que tener en cuenta

7. Qué características debe de tener un buen informe

8. Analítica web y la voz del consumidor


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3. Post específicos

1. La analítica dentro de la empresa. La web como un producto post de Daniel Peña

El proceso de trabajo sobre una web es muy heterogéneo. Cada empresa, cada proyecto define sus propias reglas y estas, en general son muy vagas y difusas, sin un método de trabajo serio y establecido. La inmensa mayoría de los proyectos son puestos en manos “de los informáticos”, especialmente en su primera fase, confundiendo claramente el concepto de programación con el de creación de una plataforma.

Y cuando esa plataforma se construye es aún peor: se supone que el equipo de marketing es el encargado de atraer tráfico (comprando banners, por supuesto) a una web que está creada y mantenida por un equipo de ingenieros más o menos competentes y unos cuantos becarios generando contenido. Y si añadimos que la mayor parte de estos procesos se hacen así con el apoyo de las agencias de marketing que, en teoría, deberían ser las que estuviesen en la vanguardia de estos procesos, el panorama no es nada halagüeño para los especialistas que, como los analistas ni son de marketing ni técnicos. Al menos no claramente.

Sin embargo, no todos los procesos son siempre así. Hay empresas, hay proyectos que si tienen estructuras, que si son capaces de diferenciar entre diseño+programación y creación y que se dan cuenta de la necesidad de tener una visión general, una visión integradora, capaz de tomar decisiones basándose en todas las áreas que participan en el proyecto.

En general, estos proyectos suelen tener como común denominador tratar a su plataforma como un producto. Y como casi todas las empresas saben, en la creación y mantenimiento de un buen producto han de intervenir los especialistas. Sin embargo, también saben que al final ha de haber alguien que reúna todas las opiniones y tome una decisión.

¿Y dónde encaja el analista en todo esto? Siendo el alimentador básico de información a los responsables del proyecto, dándoles los datos, los números y los análisis sobre los que tomar decisiones.

Porque poner al analista a pelear con los informáticos o con los de marketing es desaprovechar un conocimiento técnico vital. Y porque poner al analista a tomar decisiones de negocio basadas en sus análisis es darle una responsabilidad que no le corresponde.

En mi opinión, una buena organización ha de contar con el soporte básico de los datos que proporcione un analista pero al mismo tiempo ha de ser capaz de apoyar su trabajo y, lo más importante, aprovechar su trabajo. Tener un analista y no escucharle es tan estúpido como dejarle pelearse con todo el mundo para que se haga lo que él (o ella) quiera.


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2. El valor de la analítica web para los no habituados a Internet. Post de Ricardo Tayar.

La analítica web es algo que, de inicio, puede resultar difícil de “vender” a personas o empresas que no tienen una relación estrecha con Internet: empresas cuyo sector aún no se encuentra cómodo en la red, o personas que simplemente no creen en Internet o no lo consideran un medio válido para obtener información valiosa para su negocio. A ellos va dirigido este post, o a las personas que sí creen en el valor de la analítica web pero deben tratar con perfiles de este tipo.

Por desgracia para aquellos que miran Internet con recelo o desconfianza, hoy en día, queramos o no, todos estamos en Internet en mayor o menor medida. Si somos una empresa, seguramente habrá referencias a nuestro trabajo o actividad en un montón de sitios en la red, y si somos una persona, nos encontraremos con esa misma situación.

La mejor manera de que este tipo de perfiles entiendan el valor que puede aportarles la analítica web está en que vean lo que ésta puede ofrecerles de una forma muy práctica. El reto es contestar a la pregunta ¿qué puede hacer la analítica web por ti o tu empresa? La analítica web puede hacer por ti o por tu empresa muchas cosas, como por ejemplo:

1. Saber que dicen de ti. Da igual que no tengamos web ni perfiles en redes sociales. Si somos una empresa y tenemos clientes, seguro que opinan de nosotros en Internet y seguro que a la empresa le interesa saber que dicen de ella. Aunque entramos en los terrenos de la gestión de reputación online, es cierto que los datos de lo que dicen de nosotros y donde lo dicen generalmente son recopilados por un analista web que ha encontrado esos resultados, ¿hay alguna empresa o persona a la que no le interese saber lo que se dice de ella en la red? No lo creo. Y además, midiendo esa repercusión podemos ver el efecto de nuestras campañas o acciones, y de nuevo da igual que tengamos o no una web. La analítica web no necesita una web para existir, porque ya estás en la red. Si me dedico a vender melocotones, y hay alguien en la red que ha comprado esos melocotones y opina que son carísimos para la calidad que tienen, quiero saber esa información, porque me puede dar una pista muy valiosa de una posible vulnerabilidad de mi negocio.

2. En mi web, que productos/servicios interesan y cuáles no. Si por ejemplo soy una empresa y tengo mi catálogo completo de productos/servicios online, la analítica web puede decirte cuales de esos productos/servicios son los que más interés despiertan entre la gente que visita tu web. Si tienes 200 productos y 20 de ellos se llevan el 50% de la atención, debes saberlo, porque hay tienes una información muy valiosa sobre como explotar esos 20 productos que son los que más interesan, ¿o no?

3. ¿Hay mercado para mis productos/servicios en otros lugares? A lo mejor crees que tus productos o servicios son muy locales y no tienen posibilidad de venderse o interesar más allá de un espacio geográfico concreto, pero utilizando la analítica web puedes descubrir que tus productos o servicios


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pueden interesar a gente de lugares que no pensabas que estuvieran interesados. Imagina que vendes un producto en la comunidad valenciana, pero tu web y en concreto la sección que habla de ese producto tienen más del 30% de visitas de la comunidad de Madrid, ¿no crees que es interesante para tu negocio?, lo que ese dato te está diciendo es que hay mucha gente interesada en ese producto, pero en Madrid, donde tú no lo vendes. Sabiendo esto, ¿no crees que sería buena idea vender en Madrid?

4. ¿Cómo me encuentra la gente en Google? Hay otros buscadores de Internet, claro que sí, pero, aunque la cifra baila un poco según quien la de, hay un consenso general en que Google tiene más del 95% de las búsquedas de Internet en España. Todos buscamos cosas que luego nos llevan a webs, ¿qué busca la gente que llega a tu web? Esta información, muy relacionada con el trabajo SEO (Search Engine Optimization – Optimización para motores de búsqueda), es también muy importante para la empresa, porque por ejemplo, puedes estar ofreciendo un curso de mecánica del automóvil en Huelva, y te llega muchísima gente que está buscando mecánica de automóvil en Huelva, pero no cursos, o que busca cursos de ese tipo pero no en Huelva. Sabiendo esto, puedes corregir esa página en la que la gente “aterriza”, para que encuentren algo de valor para ellos y no abandonen tu web a la mínima. Si por ejemplo, sabes que mucha gente llega a esa página buscando cursos de mecánica, pero no en Huelva, puede ser buena idea incluir en esa página una pregunta tipo “¿buscas un curso de mecánica en otra provincia que no sea Huelva?” y que ese enlace le lleve a un formulario para que te deje su contacto o algo similar. Ahí tienes clientes potenciales, les interesa eso, no los pierdas, trabájalos, pero para eso debes saber que están ahí y la analítica web puede decírtelo.

5. ¿Interesa lo que cuento en la web a las personas que la visitan? Generalmente hay una serie de secciones web “clásicas”, del tipo “Quienes somos”, “Filosofía de la empresa” y similares que muchos sitios web ponen simplemente porque las han visto en otros sitios web, pero ¿de verdad eso interesa? Si quieres saberlo, la analítica web puede decirte realmente lo que les interesa a las personas que visitan tu sitio web y lo que no. Si tienes 8 secciones en la web sobre la empresa y solo 2 o 3 reciben visitas que invierten tiempo leyendo lo que cuentas o viendo los vídeos que cuelgas, lo más probable es que los contenidos de las otras secciones, por muy interesantes que te parezcan a ti, no lo sean para las personas que van a tu sitio web.

6. ¿Tengo la mejor web que puedo tener? En Internet, el margen de mejora existe mucho más que en otros medios, porque si por algo destaca la red es por su naturaleza cambiante. Hoy, en 2010, no podemos tener la misma web que en 2005 en la mayoría de los casos, y si tenemos una web, ¿es el mejor modelo para mi negocio, de verdad? Para eso tenemos, por ejemplo, las pruebas A/B, que me permiten probar si la página de un producto funciona mejor con un determinado diseño o con otro. La decisión la toman los usuarios en función de cómo reaccionen ante un diseño u otro. Tu web no es tuya, es de las personas que la visitan y la usan, y debes conocer lo que quieren y lo que necesitan para dárselo. Y gracias a este tipo de pruebas y a la analítica web puedes saberlo.


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Con estas seis notas de tipo práctico espero que aquellos perfiles laborales que no se sienten muy cercanos a Internet entiendan lo que la analítica web puede hacer por ellos y por sus empresas. Tenemos un buen montón de información valiosa ahí fuera, en la red, y solo se trata de darnos cuenta del valor que tiene y de invertir algo de tiempo en explotarla. Luego llegarán los resultados.


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3. ¿Con qué herramientas cuenta un analista web para hacer su trabajo? ¿Qué perfil debe tener este analista? Post de Carlos M. Lebrón

En la actualidad, el acceso a las herramientas de analítica web no es un problema. Básicamente con tener una cuenta de correo Google puedes tener acceso a Google Analytics.

Podemos tener infinidad de datos sobre lo que ocurre en nuestra web, pero hay que saber leerlos e interpretarlos. Esto ocurre con los datos cuantitativos que nos dan las herramientas, pero el asunto se complica con lo que ocurre en los medios sociales y en el exterior de nuestra web. Hay muchas formas de saber qué se dice de nosotros por el mundo electrónico, pero sólo hay una herramienta para comprenderlo y entresacar el discurso que sale de esas intervenciones, EL ANALISTA.

De estas afirmaciones se desprende que la verdadera herramienta con la que cuenta el analista es el mismo analista y su “sentido común” o “capacidad de analizar los datos recopilados siguiendo diferentes metodologías”.

De la misma forma que tener un martillo no te convierte en carpintero, tener acceso a estas herramientas no te convierte en analista web.

Para ser analista web hay que vivir en Internet, conocer cómo funciona la web que vamos analizar, y desarrollar hipótesis acerca de por qué las visitas se comportan como se comportan. Estas hipótesis son las que nos van a dar la guía de por donde caminar para desarrollar nuestro análisis.

Veréis, para realizar un análisis (web, o de cualquier tipo) hay que tener multitud de conocimientos y experiencias que relacionar entre sí para llegar a conclusiones. Las diferentes herramientas nos van a dar la descomposición de un todo como multitud de partes. La labor del analista es construir un todo en base a esas partes (definición básica de análisis).

El analista, además de tener esa “mochila” de conocimientos y experiencias, debe tener una gran capacidad de abstracción, para poder ver todos esos datos desde “fuera” y entrever una estructura.

Voy a ser un poco más concreto. Lo habitual es que el analista web se debata entre elegir un perfil técnico, un perfil “marketiniano” y (añado) un perfil más “humanista o científico social”. También, la respuesta habitual es que el analista web debe de ser una mezcla equilibrada de todo lo anterior.

Yo creo que no es un problema nuevo. No dejamos de ser ANALISTAS DE MERCADO en el caso de aquellos que se orienten al marketing, igualmente tampoco dejamos de ser SOCIÓLOGOS (antropólogos sociales) web en el caso de aquellos que se centran en el usuario, su comportamiento y discurso sin “las malas intenciones de la economía de empresa”.


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La parte tecnológica del analista es quizá la que más me cuesta justificar, obviamente hay que tener conocimiento del medio en el que nos movemos, pero la finalidad de la analítica web pocas veces tiene que ver con la tecnología y más con las personas que la utilizan. También quiero que tengáis en cuenta que, aunque muchas veces es el analista el que configura todo para poder sacar los datos, no son estas las labores que conforman la actividad central del analista.


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4. Fases para lanzar una campaña en analítica web. Post de Elena Enríquez

Cada campaña es distinta pero vamos a crear una serie de pasos básicos muy a grandes rasgos.

Divido los pasos en tres apartados:

1. Primeros pasos 2. Implementación de la campaña 3. Informes de resultados

1. Primeros pasos

¿Quiénes participan?: roles: planner, marketing manager y analista web.

Objetivos de la campaña Público Objetivo Presupuesto Medios /soportes Fechas Si no es la primera campaña que se realiza es necesario tener los datos de campañas

previas y replicar el éxito y/o evitar errores anteriores.

2. Implementación de la campaña

¿Quiénes participan?: planner, Traffic Manager, analista web, diseñadores, copy, creativos y medios.

Para analizar: o Definición de KPI


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o Definir qué es el éxito Para implementar:

o Plan de Medios: Si quieres bajarte una plantilla de un Plan de Medios haz clic aquí.

o Creación y definición del material a preparar (anuncios, textos, selección de palabras claves).

o Etiquetado de las campañas (variará según la herramienta de analítica web). o Configuración de la campaña en la herramienta que estemos utilizando.

Herramienta de Adserver: o Google Adwords. o Yahoo Search Marketing. o Otras.

3. Informe de resultados

¿Quiénes participan?: traffic manager y analista web.

Creación de informes diarios: si no se están cumpliendo objetivos, se pueden optimizar las campañas.

Creación de informe final: analizar y estudiar resultados y posibles mejoras en los próximos anuncios.

La persona que recibe los informes tiene que tener el “poder” de tomar decisiones rápidas para optimizar y mejorar la campaña, en muchas ocasiones es el Marketing Manager quien toma estas decisiones. Sin la figura de una persona que tome decisiones las campañas pueden ser un fracaso. La optimización es imprescindible, la estrategia bien enfocada también.

http://www.box.net/shared/hlszqg9xdx

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5. KPI básicas en analytics para cada tipo de campaña. Post de Gemma Muñoz

“No tenía miedo a las dificultades: lo que la asustaba era la obligación de tener que escoger un camino. Escoger un camino significaba abandonar otros.” Paulo Coelho.

La pregunta del millón en la analítica web es saber qué KPIs hay que utilizar en cada momento para tener todo controlado sin que se nos escape nada. Lo malo es que no existe una regla exacta para determinar estas KPIs, su elección depende básicamente de los objetivos que se quieran alcanzar y del propio negocio.

Un primer paso para elegir el conjunto de KPIs que nos van a ayudar a saber cuan cerca o lejos nos encontramos de nuestros objetivos sería sacar todos los datos que parezcan importantes (tanto de nuestra herramienta de analítica web como datos cualitativos, de mercado, etc…), para partir de lo que nos parece a priori importante.

Con los objetivos del site/campaña/acción presentes, habría que hacerse las siguientes preguntas:

1. Si sube o baja el dato… ¿es significativo? 2. Si es significativo, ¿me lleva a la acción? tengo recursos para actuar? 3. Y elegir únicamente las KPIs que respondan afirmativamente

En cualquier caso, existen unas KPIs que podemos llamar básicas que nos ayudan a establecer una línea de estrategia, dependiendo del objetivo principal de nuestro site:

1. Si nuestro site es de tipo comercial, está claro que nuestro objetivo es vender, vender y vender, gastando lo mínimo posible, por lo que tenemos que tener en cuenta:

o Tasa de Conversión (conversiones/visitas) – ¿Vendemos? ¿Persuadimos?

o Average Order Amount (importe/conversiones) – ¿Cuánto es de media la venta?

o Visit Value (importe/visitas) – ¿El tráfico es de calidad? o Customer Loyalty (visitantes que repiten/nuevos) – ¿Son fieles?

¿Futuros clientes? o Stickiness (>2 páginas/visitantes) – ¿Les gustamos? ¿Les retenemos? o Search Engine Referrals (visitas buscadores/visitas) – ¿Y el SEO como

va? ¿Y el SEM? 2. Si nuestro site es de soporte o de servicios, el objetivo será dar respuesta

inmediata a los clientes, evitando la saturación de otros canales, como el telefónico, por ejemplo. Así que unas métricas interesantes pueden ser:

o Tasa de Conversión (conversiones/visitas) – ¿Encuentran lo que buscan?

o Tasa de Rebote (visitas <30 seg/visitas) – ¿Es esto lo que se esperan? o Length of Visit (contenidos vistos/visita) – ¿Se queda demasiado

tiempo?


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o Top Internal Search Phrases - ¿Qué buscan exactamente? 3. Si nuestro site es de contenidos, como un blog, el objetivo será incrementar la

fidelidad del lector, o llevar adeptos a cualquiera de los canales offline: o Tasa de Conversión (conversiones/visitas) – ¿Se suscriben o registran? o Depth of Visit (páginas vistas/visita) – ¿Les generamos interés? o Content Depth (páginas vistas content/visitas contenido) – ¿Qué

contenido interesa más? o New Visitor Percentage (nuevos visitantes/visitantes únicos) –

¿Atraemos nuevos visitantes? o Committed visitor share (visitas de más de 19 min/visitas) – ¿Tenemos

muchos fieles? 4. Si el site es para conseguir contactos (lead generation), nuestro objetivo será

incrementar nuestra red de contactos, obviamente o Tasa de Conversión (leads/visitantes) – ¿Cuántos leads conseguimos? o Cost per Lead (leads/inversión en marketing) – ¿Cuánto nos cuesta cada

lead? o New visitor Percentage (nuevos visitantes/visitantes únicos) – ¿Cuántos

son potenciales? o Single Access ratio (single access pages/total entry pages) – ¿Cuántos se

van sin ir más allá? 5. Para una campaña: nuestro objetivo será estudiar lo que se genera

previamente al click y después lo que pasa en el site: o Tasa de Conversión (conversiones/visitas) – ¿Cuántas ventas

conseguimos? o Clickthrough/Impresiones: (cuantas veces se interesan por nuestro

anuncio/cuantas veces se muestra nuestro anuncio) – ¿Está funcionando nuestro anuncio?

o Tasa de Rebote (visitas <30 seg/visitas) – ¿Está funcionando nuestra landing page?

o ROI – ¿qué beneficio hemos conseguido con la campaña?

Empezando por estas métricas, seguro que vendrán a pedirnos más, incluso nosotros echaremos en falta otras para dar respuestas, pero hay que arrancar por algo para que se nos empiece a ver, para que empiecen a entender que aportamos valor.

Mientras tanto, no hay que limitarse a sacar los datos, podemos segmentar, por cliente, por no cliente, por visita desde buscador, por visita desde favoritos, por visita que convierte, por visita que no convierte, por visita que va por aquí, por visita que ve cierto contenido… si algún indicador sube, podemos ir profundizando hasta encontrar exactamente cuál es el segmento que se ve afectado y actuar en consecuencia.

Pero… ¡hay que elegir!


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6. KPI que siempre debemos tener en cuenta en Analytics. Post de Bárbara Mackey

Esta es la pregunta del millón, y desde ya debo decir que no existe una respuesta universal, ya que cada site es un mundo, pero sí que existen maneras de que cada uno sepa cuál es la respuesta que le sirve. Para esto, cada vez que me enfrento al análisis de un nuevo site, me pregunto:

¿Qué se debe medir? Se debe medir:

El tráfico La calidad o el engagement del tráfico La conversión

Y ahora sí, ¿qué indicadores son los que debo utilizar para medir el tráfico, su calidad y la conversión? La respuesta aquí, vuelvo a decir, que no es la misma para todos, pero conociendo bien cuáles son nuestros objetivos podemos detectar cuál de las siguientes KPIs debemos tener en cuenta:

EL TRÁFICO

Esta es la más fácil de medir y la que más se mide. Aquí estoy hablando de:

Visitas Usuarios únicos Páginas vistas

Muchos sites determinan el éxito o fracaso de sus sites en base al crecimiento de estos indicadores, sin embargo, conocer SÓLO la tendencia de estos es casi igual que no saber nada. Necesitamos saber si esas visitas que vienen cada mes están volviendo, si compran algo una vez llegan al site, o si leen algo, o si permanecen algún tiempo en la página, es decir, necesitamos saber si hacen algo al llegar al site o simplemente lo ven y tal como lo han visto deciden abandonarlo. Si es el último caso, entonces tener esas visitas no nos sirve de nada, porque son visitas a las que no les hemos gustado y no han querido dedicarnos nada de su tiempo.

LA CALIDAD O EL ENGAGEMENT DE NUESTRO TRÁFICO

En este punto es en el que nos preguntamos si les gustamos o no a esas visitas que tanto nos esforzamos por captar. Es importante preguntarnos esto, porque la gran mayoría de nuestras visitas no van a convertir la primera vez que pasen por nuestro site, pero eso no quiere decir que no tengan intención de volver y convertir en otro momento.

Son muchas las razones por las que un usuario puede no llegar a convertir, por eso debemos hacer un análisis de si es el propio site el que no engancha a las visitas o sí las engancha, pero quizás nos falten ‘call-to-action’ que las lleven a convertir.


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Las siguientes KPIs dependen mucho del tipo de site, así que hay que analizar bien cómo es nuestro site para saber qué KPIs nos están indicando de verdad la calidad. Las más comunes son:

1. Porcentaje de rebote 2. Tiempo en el site 3. Páginas vistas por visita 4. Usuarios nuevos y usuarios recurrentes

1. El porcentaje de rebote:

Este indicador tiene dos definiciones distintas:

Porcentaje de visitas que sólo ven una página. Porcentaje de visitas que pasan menos de 10 o 15 segundos en el site.

En Google Analytics, por ejemplo, este indicador aparece por defecto con la primera definición, es decir, se trata de aquellas visitas que sólo ven una página y se van. Esta KPI es buenísima, porque realmente nos está diciendo cuántas de nuestras visitas han tenido el menor interés por seguir conociendo nuestro site y cuáles no (porcentaje de rebote).

¡Ojo! Que no en todos los casos esta KPI quiere decir eso. Por ejemplo, en el caso de los blogs, que muchas veces se presentan un número de posts completos en una misma página, el porcentaje de rebote (como visitas que sólo ven una página y se van) no tendría sentido.

Otro caso en el que sí tiene sentido, aunque la razón por la que se tiene un porcentaje alto de rebote no es precisamente que a las visitas no les haya gustado el site, es cuando una página tiene enlaces externos que están haciendo que las visitas se vayan a otra web. Aquí nos encontramos a un usuario que sí está actuando dentro del site, y es el propio site el que le está indicando su camino hacia afuera.

2. Tiempo en el site:

Esta KPI nos dice cuánto tiempo han estado navegando nuestras visitas por el site. Por ejemplo, en un site de cocina podemos ver que las visitas sólo navegan por 2 páginas, pero que su tiempo dentro del site es muy alto. La razón puede ser que el usuario encuentre la receta que está buscando y la deje abierta mientras se la apunta o incluso mientras la hace. Por lo tanto, en este caso encontraríamos un tráfico de calidad debido al tiempo que pasa en el site, y una oportunidad de mejora para conseguir que aumenten las páginas vistas en su visita o que no se quede sólo en la página de recetas y llegue a registrarse (que sería nuestra conversión).


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3. Páginas vistas por visita:

Al contrario de lo que se suele pensar, el hecho de tener un número alto de páginas vistas por visita no quiere decir que sea algo bueno, ya que puede significar que el usuario no encuentra lo que está buscando. De todos modos, cada uno según su site debe determinar cuál es el número de páginas vistas por visita adecuado.

Hay muchas páginas que viven de la publicidad, y cuanto más alto sea este indicador, más altos serán sus ingresos. Por esto consideran adecuado un alto número de páginas vistas por visita. Sin embargo, pueden estar perdiendo a un usuario fiel en detrimento de un usuario que va a ver muchas páginas por estar perdido y que nunca va a volver.

4. Usuarios nuevos y usuarios recurrentes:

En general se invierte mucho en la captación y no en la fidelización. Es cierto que es más fácil captar que fidelizar, pero ya que nos hemos puesto a hacer lo primero (y dado que tiene un coste económico), no hay que dejar pasar la oportunidad de hacer lo segundo. Como comenté antes, la gran mayoría de nuestras visitas no convierten la primera vez que pasan por el site.

Por lo tanto, cuanto más recurrente sea nuestra audiencia, más posibilidades tendremos de que convierta. Y si es muy recurrente y no convierte, tendremos un indicio del por qué y una oportunidad de mejora.

LA CONVERSIÓN

Con esto llegamos al objetivo de nuestra web. Una conversión puede ser un registro, una solicitud de información, una compra, etc… Siempre, siempre, siempre (¿he dicho ya que siempre?) hay que tener configurada en nuestra herramienta de analítica web, al menos, una conversión.

Es importante conocer la tendencia de nuestro tráfico, si éste es de calidad o no, y, sin duda, si se están cumpliendo nuestros objetivos, o no. Las cosas pueden ir bien y los números pueden cuadrar sin medir nada, pero si mides, siempre encontrarás el sitio donde puedes mejorar.

Por eso es muy importante que, me repito, SIEMPRE, hagamos un seguimiento de nuestras conversiones.

Para terminar quiero añadir que tan importante como las KPIs es la segmentación. Nada de esto tiene sentido (si se quiere realizar un buen análisis) si no se segmenta. Podemos segmentar por:

Fuentes de tráfico. Usuario nuevo, recurrente y registrado. Usuario que convierte y que no convierte. Secciones del site.


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Etc…

Se puede segmentar de muchas maneras, pero siempre es importante hacerlo para darle un verdadero sentido a los datos. Teniendo como base las KPIs para el total del site, comparamos las KPIs de cada uno de los segmentos, y así tenemos el contexto en el que analizar los datos.


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7. ¿Qué características debe de tener un buen informe de analytics? Post de Sergio Maldonado

Es frecuente oír hablar de “informes” en analítica web. Y con informes nos referimos generalmente al entorno de Reporting (entrega de resultados a cada responsable) de una determinada empresa (y ya no de medición o análisis). Esto es importante: se trata de entregables muy específicos de empresa y departamento.

Por supuesto, un informe será mejor cuanto menos tiempo haga perder a su destinatario en su identificación de acciones posibles de mejora.

Ahora bien, conviene distinguir tipos de informes a partir del uso que queremos darle. En cada caso encontraremos un grupo diferente de “características del buen informe”. Por ahora yo me quedaría con dos grandes grupos: Informes de seguimiento periódico (semanal/mensual/trimestral) e informes orientados a la monitorización continuada (exigiéndose su recepción en plazos muy cortos desde la obtención de los datos).

Informes de seguimiento periódico

En el caso de los informes de seguimiento periódico el término (“informe”) suele ser análogo a panel/tablero de control o Dashboard. La principal característica de un panel de control es que consiste en una mural con elementos de varios tipos dispuestos de forma libre, si bien muy personalizado para su destinatario. ¿Qué elementos?:

Indicadores unidimensionales: Esto significa que significa que consisten en métricas simples a las que se asocia un valor. Como tales, exigen valores numéricos (esto suena a perogrullo, pero el mundo está lleno de sorpresas). Ejemplo: ratio de conversión.

Tablas bidimensionales: Lo que implica que muestran al menos dos columnas descriptivas (o dimensiones) a las que suele añadirse una tercera columna numérica (el valor agregado para la primera dimensión o detallado para cada elemento en la segunda dimensión). Ejemplo: Palabras clave más populares por buscador (aquí la primera dimensión o columna muestra como valores los nombres de los distintos buscadores, mientras que la segunda expone palabras clave y la tercera, en su caso, muestra la métrica que determina el orden de valores en las columnas anteriores: Visitas, visitantes únicos mensuales, etc.).

Cuadros de tendencia: Un cuadro de tendencia no es otra cosa que la representación gráfica de una o varias métricas a través de un periodo de tiempo. Por ejemplo, puede mostrarnos la evolución de la tasa de conversión a lo largo de seis meses.

Otros elementos de visualización: Las técnicas de representación gráfica de los datos nos permiten condensar múltiples dimensiones en un espacio reducido. Allí donde resulte relevante de cara a facilitar la toma rápida de decisiones, será necesario incorporar elementos adicionales de visualización.

Conclusiones del analista: Elaboradas por una cabeza pensante que ha tenido ocasión de hacer uso de sus


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herramientas de investigación o análisis/segmentación en busca de un porqué. Sin duda, también presentadas de forma sucinta.

¿Cómo elaboro este panel de control? ¿En qué formato termina viendo la luz esta amalgama de componentes?

Aquí me limitaré a apuntar las dos opciones que veo posibles:

Pasar varias horas en Excel seguidas de treinta minutos de incorporación de conclusiones. Sin duda lo más habitual en España.

Automatizar indicadores, tablas y elementos de visualización en un entorno específico de Reporting que permita la incorporación de conclusiones. Aquí el tiempo de preparación de informes se limita al requerido para la incorporación de conclusiones. El resultado final puede igualmente remitirse en Excel, pero su mayor valor estará en el acceso móvil o desde la intranet corporativa (confesión: En MV hemos desarrollado un producto de este tipo, pero hay otros ahí fuera).

Monitorización continuada

Esto es algo que se da con frecuencia en el ámbito del marketing online: tenemos campañas en marcha y nos interesa saber cómo van. No sabemos cuándo consultaremos estos datos y no queremos comprometernos a periodos cerrados.

Como principal característica, en este tipo de informes priman la automatización y la ausencia de conclusiones del analista.

Dada la tímida presencia de sistemas automatizados de Reporting en nuestro mercado, y no teniendo aquí cabida la elaboración manual (por el corto tiempo de reacción disponible), son aún pocas las empresas que han puesto en marcha mecanismos específicos de Reporting para la monitorización continuada.

Como alternativa, se ha optado por hacer uso de mecanismos de Reporting de terceras partes, primando los gestionados por agencias de medios, así como por utilizar los cuadros de mando y paneles de control facilitados por la herramienta de medición de la propia empresa.

Por supuesto, ambas soluciones presentan serias limitaciones: Ausencia de una perspectiva estratégica o multicanal, poco nivel de personalización, dificultad de obtener métricas calculadas a partir de múltiples fuentes (tan esencial en la actual realidad de Social Media) y limitaciones en la forma de entrega.

¿Cómo creo entonces un mecanismo específico de Reporting para la monitorización continuada?

Centrándolo en el concepto de Scorecard o “cuadro de mando”. Un cuadro de mando se limita a métricas unidimensionales. Y lo cierto es que cuesta batir en eficacia a un conjunto de métricas “estrella” agrupadas de forma lógica. Sin duda, a ellas se puede


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añadir alguna revelación que las tablas de segmentación de la herramienta permitan automatizar.

A continuación un ejemplo de cuadro de mando enriquecido destinado al acceso móvil.

http://tristanelosegui.files.wordpress.com/2010/02/iphone_xmetrics_roi2.jpg


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8. Analítica web y la voz del consumidor. Post de Javier Godoy

Casi todas las empresas y no pocas personas, relacionan la analítica web con la medición de páginas y visitas en tu sitio web, poco o nada que ver con encuestas o medición de la satisfacción del cliente. Esto es así en Europa en general y en España en particular, pero no en Estados Unidos. Allí el concepto de analítica es mucho más amplio y es más común que se utilicen varias herramientas para medir todo lo que se quiere medir.

¿Qué medimos cuando queremos medir?

Cualquier herramienta de analítica web es capaz de proporcionarnos más datos de los que somos capaces de procesar. Cientos de informes por defecto, más varias decenas que podemos elaborar a medida, desde la herramienta gratuita hasta la más cara, todas nos dan información de sobra. Y sin embargo ¿ nos ayudan a responder a todas nuestras preguntas? La respuesta es no, pero no porque necesitemos más informes, o mejores, sino porque intentamos responder a lo que no se puede.

Un analista puede responder a preguntas sobre el “qué” utilizando cualquiera de estas herramientas, pero no puede responder al “por qué” Veamos un ejemplo: ¿ Qué páginas son las más visitadas? y ¿ Por qué? ¿Qué busca el usuario en nuestra página ? y ¿Por qué ? una más, algo más difícil ¿De dónde vienen nuestras visitas? y ¿para qué?.

Es cierto que el analista, al menos el bueno, interpreta los datos y busca una causa para todo lo que puede, pero no dejan de ser conjeturas: “Nuestra página más visitada es este artículo sobre Facebook Connect, porque es el que mejor posiciona en Google. Un 70% de las visitas vienen del buscador y es la principal página de entrada a nuestro site” Estas son aproximaciones pero ¿por qué la gente busca información sobre Facebook Connect” ¿para qué busca esa información?

¿El usuario que vino a lo que vino, hizo lo que vino a hacer?

La cosa se complica si la pregunta es esta. ¿Encontró la gente lo que buscaba? El usuario que quería información sobre Facebook Connect, ¿encontró mi artículo en Google y visitó mi web, quedó satisfecho? No hay forma de saberlo si lo único que tenemos son los datos de la herramienta de analítica. Alguien podría decir que sí, que quedaron satisfechos porque pasaron mucho tiempo en nuestra web, o hicieron muchas páginas vistas, así que leyeron el contenido y generamos mucho “engagement” Pero ¿cómo sabemos que es así? ¿Y si lo que ha pasado es que no encontraba lo que buscaba, lo intentó varias veces y se marchó frustrado?

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Analítica web es mucho más. Lo que todo el mundo conoce y que nosotros llamamos “herramientas de click stream” algo así como “de seguimiento de clicks” necesita combinarse con otras herramientas y análisis. Si no se hace, el análisis se queda cojo porque no tendremos información que de verdad nos permita tomar de decisiones. Y si no podemos tomar decisiones no sirve de nada hacer analítica web.

Avinash Kaushik, padre de la idea de la analítica web 2.0, clasifica las distintas herramientas disponibles en este gráfico. Yo me detengo brevemente en el apartado Voice of Customer.

La voz del consumidor

Cada bloque de herramientas en el cuadro de Avinash tiene al menos una gratuita y otras de pago. Para el caso que me ocupa hoy os recomiendo una herramienta gratuita que precisamente se creó gracias a la inspiración de un post publicado por Avinash.

4Q es un servicio de Iperceptions, empresa especializada en herramientas para la medición de la voz del consumidor. El concepto es sencillo: preguntar utilizando cuantas menos preguntas mejor, para qué vino el usuario a tu sitio web, si encontró lo que buscaba y quedó satisfecho. El servicio está disponible en castellano, nos lleva apenas unos minutos configurarlo y nos genera un script que podemos colocar en nuestra web y decidir a qué porcentaje de visitas queremos mostrarlo. Como todo, tiene un pero y es que al mostrarlo al iniciar la sesión, algunas personas no se animan a contestar porque todavía no saben qué se van a encontrar en la web.

http://www.kaushik.net/avinash/2007/04/the-three-greatest-survey-questions-ever.html

http://www.4qsurvey.com/

http://tristanelosegui.files.wordpress.com/2010/02/post-javier-godoy-2.png


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4. Entrevistas

1. Hablemos de Analítica Web: entrevista a Carlos Lebrón

1. ¿Qué es la analítica web y para qué sirve? Analítica web es el nombre que la damos al proceso de recopilar, ordenar, clasificar y presentar a nuestros jefes de forma que lo entiendan lo que está pasando en y con las webs que pasan por nuestras manos. Sirve para tener una base de conocimiento a la hora de emprender acciones, ya sean de carácter comercial o de cualquier otro tipo. También sirve para volver loco a cualquiera que pase por nuestro lado y se interese por nuestra actividad

2. ¿Qué papel juega (y cuál debería jugar) la analítica web dentro de la

organización? ¿qué deberíamos hacer para introducir la analítica web en nuestras empresas? La analítica web debería jugar el papel del consejero/guía que marca un camino a seguir con más probabilidades de éxito que la mera “intuición femenina”.

Para introducir la analítica web en nuestras empresas… suena un poco fuerte, pero últimamente me inclino más por dejar que se den el batacazo y después decir “¿ves?, si me hubieras hecho caso…” aunque lo más probable es que eso acabe en el despido del analista (siempre tenemos la culpa de todo lo malo)

3. ¿Qué debería pasar para que la analítica web termine de asentarse en España? ¿De dónde venimos y hacia dónde vamos? Para que se asiente la analítica web, sólo hay que dejar (provocar) que se ponga de moda. La verdad es que soy bastante pesimista en este aspecto, confío muy poco en que las organizaciones entiendan algo más allá de tener muchas o pocas visitas/impresiones. Mientras siga funcionando la regla de “máximo ingreso con el menor trabajo posible” poco caso harán las empresas cuando les hablemos de segmentación, long tale, etc.

4. ¿Con qué herramientas cuenta un analista web para hacer su trabajo? ¿Qué perfil debe tener este analista? Herramientas hay muchas, pero con lo que de verdad debe contar un analista es con su cabeza, su capacidad de análisis y su capacidad de contar/sintetizar lo que ha encontrado. Un analista debe haber vivido mucho en una “tribu web” para poder contar a los demás que es lo que está pasando. De todo esto se desprende (y barro para casa) que debe tener un perfil muy “social”, ya que el objeto de estudio/análisis, en última instancia son las personas y no las máquinas. Pero esto no es lo único, el entorno donde vive nuestro objeto de estudio es electrónico, con sus propias normas y reglas, y obviamente, hay que conocerlo muy bien.

5. ¿Cuáles son las fases básicas que se deberían seguir para lanzar una campaña? (desde que se tiene la intención de hacerla, hasta que se entrega el primer informe de resultados).

o Tener claro el objetivo.


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o Confirmar mediante el análisis que el objetivo es real e interesante. o Conocer otras campañas similares: si han triunfado o no, si han servido

para algo, el coste de trabajo real que ha supuesto. o Crear la campaña y lanzarla. o Estudiar los efectos de la campaña: si todo va bien continuar con el

plan, si algo no funciona, revisar los datos encontrar las causas y modificar lo que sea necesario.

o Cuando acabe la campaña: evaluar 6. La pregunta del millón siempre ha sido ¿Qué KPI debo tener en cuenta? La

respuesta es siempre la misma: “depende de tus objetivos”. ¿Podrías recomendar una serie de KPIs en función de los objetivos más comunes de las campañas? La principal KPI que recomiendo es que el balance económico sea siempre positivo. Por mucho que nos empeñemos los CEO quieren pasta, y eso no lo ven en “has tenido xmil visitas” tienen que ver que el dinero que se gastan lo recuperan, porque “total, eso de google se lo podemos encargar a mi sobrino, que le gustan mucho los ordenadores”.

7. Muchas veces aun teniendo claro los objetivos de la campaña, los KPI que deberíamos controlar, etc. no tenemos forma de obtener los datos ¿qué debemos hacer? Observar tendencias, el problema no es que no tengamos forma de obtener los datos, el problema es que éstos se esconden de múltiples formas que muchas veces nos cuesta identificar…

8. Independientemente del tipo de campaña que estemos analizando ¿Qué KPIs debería tener siempre en cuenta? ¿Dije ya lo de la pasta? Ese es básico. Ahora en serio, a mí lo que me gusta es responder a ¿quiénes somos? (foto de estado actual) ¿de dónde venimos? (referers) ¿a dónde vamos? (fin de sus visitas). A partir de estas tres preguntas se construye todo el posible informe…

9. ¿Qué características tiene que tener un buen informe? Tiene que ser corto, denso en cuanto a información y extremadamente fácil de entender. Tiene que ser tan visual que no verlo sea delito y una mala excusa.

10. Landing pages: ¿qué características debe cumplir? ¿Cuándo es aconsejable hacer testing? Podrías darnos algunos ejemplos (links o pantallazos) de buenas y malas landings. Una landing page debe cumplir con las expectativas creadas, sólo así conseguirá que la visita profundice en la web y se encamine al objetivo.

11. Imagina que me quiero dedicar a la analítica web ¿por dónde debería empezar? Y sobretodo ¿con qué me voy a encontrar? (cosas buenas y malas con las que se va a encontrar a lo largo de su carrera y una serie de consejos). Si te quieres dedicar a la analítica web deberías empezar por no hacerme mucho caso (soy mala influencia para ti) y empezar a correr en dirección contraria… si después de esto consideras que es buena idea dedicarte a la analítica web empieza por documentarte mucho (más abajo en recursos tienes bastante info).


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Templa los nervios, la mayoría de las veces te vas a encontrar con gente que sólo pregunta para confirmar que su hipótesis es la verdadera… lo malo es cuando les dices lo contrario. Entonces el que se equivoca eres tú y la “maldita herramienta de estadísticas”

12. ¿Cuál es tu relación con la analítica web? Si eres analista, ¿cómo has llegado hasta ahí? Yo soy un simple aficionado a la analítica web en un entorno repleto de profesionales. No es falsa modestia es que no trabajo como analista web (oficialmente). He llegado hasta aquí porque vi una noticia que hablaba sobre Google Analitycs y a partir de ahí todo vino rodado… (y ahora estamos como estamos).

13. Recursos sobre analítica web: No voy a poner muchos, precisamente hago al contrario, aunque son la puerta de entrada…

1. Blogs: - Esencial AVINASH: http://www.kaushik.net/ - Y justo debajo si buscas “Avinash” en google aparece: http://dondeestaavinashcuandoselenecesita.blogspot.com/ Yo partí desde este y seguí el blogroll…

2. Twitteros: - @adriansn información continua y de calidad me gusta, porque no usa twitter como un maldito chat - @clicmetrics (Elena Enríquez): sus tweets son el punto de partida hacia todo un mundo de aprendizaje

3. Libros: - WEB ANALITYCS: AN HOUR A DAY Esencial.

14. Pregunta y respuesta libres. Puedes destacar algo de tu trabajo, blog, etc. u otra cosa que te parezca interesante. Recuerda que la analítica web, aunque viva en internet trata sobre personas y éstas muchas veces no se pueden resumir en números y a veces ni predecir su comportamiento por eso no debes olvidar la parte cualitativa de todo este asunto, el discurso que se desprende de la actividad de las personas en internet, en tu web y SOBRE tu web.

Si después de esta entrevista estás interesado en todo esto de la analítica web no dudes en visitar los recursos que pongo y utilizarlos como puerta de entrada.

http://www.kaushik.net/

http://dondeestaavinashcuandoselenecesita.blogspot.com/

http://www.twitter.com/clicmetrics

http://books.google.es/books?id=dx-bca44N8cC&printsec=frontcover&dq=avinash&source=bl&ots=Vpfu8-8VGf&sig=8GJFbr2zBIAX20rkRX9hKdICQ_8&hl=es&ei=DcJmS_X5C9DI4gbO05zuBg&sa=X&oi=book_result&ct=result&resnum=3&ved=0CB8Q6AEwAg#v=onepage&q=&f=false


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2. Hablemos de Analítica Web: entrevista a Ricardo Tayar

1. ¿Qué es la analítica web y para qué sirve? La analítica web consiste en la recopilación, interpretación y análisis de datos obtenidos a través de diferentes herramientas o aplicaciones web referentes a sitios web o al propio mercado de internet.

El objetivo de la analítica web es interpretar los datos obtenidos para identificar tendencias, fortalezas o debilidades bien en los sitios web medidos, bien en el mercado internet, y utilizar esa información para comprender el comportamiento de los visitantes en nuestros sitios web o internet y elaborar acciones encaminadas a explotar esa información según nuestros objetivos.

2. ¿Qué papel juega (y cuál debería jugar) la analítica web dentro de la organización? ¿qué deberíamos hacer para introducir la analítica web en nuestras empresas? En mi caso, la analítica web es fundamental en el día a día de la empresa, ya que el sector de nuestra actividad, formación, tiene una presencia masiva en internet, y ese es el lugar en donde nos damos a conocer y desde donde llegan gran parte de nuestros clientes, por lo que identificar los márgenes de mejora en nuestros sitios web e identificar las tendencias dentro de nuestro sector es algo fundamental. En cuanto al papel que debería jugar, la analítica web debería ser considerada no sólo por los departamentos más directamente involucrados en ella, sino por aquellos a los que aporta un valor importante, como pueden ser departamentos de comunicación, rrhh, relaciones externas, internacionalización o estrategia.

La analítica web nos proporciona un instrumento para medir nuestra empresa y su comportamiento en el mercado más vasto que existe, internet, y por ello su valor debería trascender a casi todas las esferas de la empresa, aunque eso es algo que es cuestión de tiempo.

Para introducir la analítica web en la empresa lo que debemos hacer es ser capaces de transmitir y hacer entender el gran valor que puede aportar, y ese trabajo debe hacerse día a día.

3. ¿Qué debería pasar para que la analítica web termine de asentarse en España? ¿De dónde venimos y hacia dónde vamos? Para que la analítica web se asiente del todo en España, lo primero que debe ocurrir es que los perfiles profesionales que se dedican a ella lo hagan con carácter exclusivo, convirtiéndose en analistas web al 100%, ya que la mayoría compaginamos la analítica web con otras funciones. Eso permitiría un mayor asentamiento y estabilidad y prestigio profesional de esos perfiles. Venimos de aprender a utilizar la analítica web y vamos hacia la profesionalización de esos perfiles. Estamos pasando de medir visitas a medir objetivos que son KPIs en cualquier CMI, pero también hay que hacer entender el valor que puede aportar la analítica web en la empresa.


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4. ¿Con qué herramientas cuenta un analista web para hacer su trabajo? ¿Qué perfil debe tener este analista? Las herramientas que puede utilizar un analista son muchas y varían con el tiempo, porque cada día hay nuevas herramientas o aplicaciones que permiten obtener datos de internet. Hay cientos y cada analista trabaja con sus favoritas: Analytics, Piwik, Google Insights, Google Trends, RobotReplay, ClickTracks, Google Webmaster Tools, Twitter, NuConomy, Informes de instituciones como el ONTSI, las herramientas suggest de buscadores, Google Optimizer, Omniture, Atlas, NetElixir, Xiti, y no debemos olvidar a los buscadores como fuentes de datos o a las redes sociales.

El perfil de un analista web debe ser el de alguien capaz de recopilar información de un mismo tema en internet de diferentes fuentes, sintetizarla, interpretarla y darle sentido dentro de la empresa en la que trabaja o para el cliente y ofrecer una serie de conclusiones, y finalmente hacer una serie de recomendaciones orientadas a la mejora con unos parámetros definidos para medir el éxito de estas recomendaciones.


1. Identificar el sector al que nos dirigimos, 2. Analizar a la competencia 3. Identificar nuestros puntos fuertes y donde vamos a hacer énfasis para

trasladar el valor de nuestro producto, 4. Definir nuestros objetivos de forma escalada, 5. Definir los indicadores que medirán nuestros objetivos, 6. Identificar como vamos a medir esos indicadores, 7. Medir, 8. Analizar, 9. Proponer acciones, 10. Revisar

6. La pregunta del millón siempre ha sido ¿Qué KPI debo tener en cuenta? La respuesta es siempre la misma: “depende de tus objetivos”. ¿Podrías recomendar una serie de KPIs en función de los objetivos más comunes de las campañas?

1. Captación de potenciales clientes (para el mercado de leads o cupones, y dentro de este KPI se pueden distinguir por el tráfico de origen, sea SEO, SEM, o de redes sociales);

2. Conversión a ventas o nº de ventas (para el mercado de la venta directa);

3. Formas de pago (para el comercio electrónico, según nuestro sector y los métodos de pago que ofrezcamos, nuestros usuarios preferirán unos u otros, ¿en qué medida?),

4. Suscripciones a newsletter. 5. Clics en “Comprar” o en “Iniciar compra”. No solo nos interesa medir la

venta final, sino también la intención de venta. Si puedo identificar que


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mis usuarios hacen clic 50 veces en “Comprar” pero solo compran 5, hay tenemos algo en lo que trabajar, pero debo saberlo,

6. Accesos a una demo de un producto o solicitud de una prueba de producto,

7. Términos SEO o SEM que conducen a objetivo… y así podríamos seguir y seguir.

7. Muchas veces aun teniendo claro los objetivos de la campaña, los KPI que deberíamos controlar, etc. no tenemos forma de obtener los datos ¿qué debemos hacer? Si no podemos obtener datos, el KPI es o bien subjetivo -satisfacción del cliente, por ejemplo- o no está bien planteado. Si no pueden obtenerse esos datos y no queremos renunciar al KPI deberemos desarrollar herramientas propias o métodos para obtenerlos. En el caso de los KPIs subjetivos, proponer acciones con nuestros clientes y medirlas, utilizar APIs de aplicaciones existentes, utilizar nuestras propias cookies o sistemas de medición de desarrollo propio, etc.

8. Independientemente del tipo de campaña que estemos analizando ¿Qué KPIs debería tener siempre en cuenta? En mi opinión:

1. Fuentes de tráfico (identificar de donde viene nuestro tráfico para ver si campañas y acciones offline y online cumplen su función),

2. Porcentaje de rebote (si pretendemos que nuestros visitantes hagan algo al llegar a nuestras landing su rebote deberías ser cuanto más bajo mejor), y

3. Conversión a objetivo principal: ventas, leads, descargas, etc. 9. ¿Qué características tiene que tener un buen informe?

Independientemente del informe, cualquiera debería poder concretarse en un overview de una sola página con la información más relevante del informe, que luego se desglosa en el propio informe. Si el informe es muy extenso, debe citar fuentes, periodo de medición, cómo se han obtenido los datos, y por supuesto, lenguaje claro y propio del tipo de informe, indicando datos observados, interpretación de estos y recomendaciones y conclusiones. Todo ellos dividido en apartados según la materia a tratar.

10. Landing pages: ¿qué características debe cumplir? ¿Cuándo es aconsejable hacer testing? Podrías darnos algunos ejemplos (links o pantallazos) de buenas y malas landings. Las características principales de una buena landing son: claridad, persuasión y facilidad de uso. El usuario debe encontrar lo que busca en nuestra landing en el menor tiempo posible y toda la información relevante debe estar a simple vista. Es aconsejable hacer testing, bien A/B, bien multivariación cuando nuestros indicadores nos digan que no conseguimos los objetivos deseados o cuando por los datos observados entendamos que debemos probar alternativas para conocer nuestro margen de mejora. Aún así, el testing debe ser algo periódico siempre buscando mejoras en diferentes aspectos de la landing.

Como ejemplos de Landing he hecho la búsqueda “comprar ordenador portátil barato” y me gusta la Landing de PC City porque justo me ofrece eso, un listado


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de portátiles ordenados por precio, siendo el primero el más barato, muy fácil de entender y de usar. La Landing menos elaborada es la de Toshiba, que me lleva a una página corporativa donde no aparece ni el precio del ordenador ni ninguna opción para comprarlo.

11. Imagina que me quiero dedicar a la analítica web ¿por dónde debería empezar? Y sobretodo ¿con qué me voy a encontrar? (cosas buenas y malas con las que se va a encontrar a lo largo de su carrera y una serie de consejos). Yo creo que ahora mismo la mejor manera de empezar en la analítica web es viniendo de otras funciones web o puestos relacionados con internet, ya que para interpretar datos de analítica web con mejor o peor acierto es imprescindible comprender el medio, que tiene sus propias reglas y una forma de funcionar muy particular, o entiendes eso en primer lugar o no tienes nada que hacer como analista web. Eso en primer lugar.

Lo que te vas a encontrar va a variar según la empresa en la que aterrices o si eres consultor independiente. Si el negocio de la empresa tiene mucho que ver con internet, como es mi caso, probablemente el rol del analista web sea valorado y sus opiniones sean tomadas en cuenta e incluso debatidas, porque habrá otros perfiles que también entenderán como funciona internet. Si por contra estás en una empresa más “tradicional” en la que internet parece no ser algo muy relevante, la cosa se complica y habrá que empezar por el principio, creando cultura de internet, enseñando ejemplos prácticos de lo que puede hacer la analítica web por la empresa, etc.

12. ¿Cuál es tu relación con la analítica web? Si eres analista, ¿cómo has llegado hasta ahí? La analítica web y yo mantenemos una relación más o menos seria desde 2006 más o menos. Antes de esa fecha utilizaba los típicos datos de analítica web: visitas, tiempo de permanencia, qué páginas eran las más visitadas, etc., pero a partir de 2006 empecé a trabajar en serio en analizar esos datos y en interpretarlos, que para mí es la parte crucial de la analítica web, la interpretación y el comprender los porqués de las acciones de los visitantes a nuestros sitios web, además de incorporar al análisis otros factores como estacionalidad del mercado o buzz sobre determinados temas. A partir de entonces empecé a trabajar túneles de conversión, usabilidad, clicabilidad, test multivariación y A/B y otras técnicas, que permiten extraer información muy valiosa si sabe interpretarse adecuadamente.

13. Recursos sobre analítica web: 1. Blogs. Par mi los mejores blogs en castellano son los de Gemma Muñoz,

Elena Enríquez y el blog de Trucos de Google Analytics, . Además, en inglés, tenemos a Avinash Kaushik, evangelista de analítica de Google, y otros recursos no directamente de analítica pero muy relacionados, como el blog de usabilidad de Torres Burriel, o el blog de Multiplica, pero hay muchos muchos más.

2. Twitteros. Yo recomendaría a los mismos autores de los blogs que he citado, que además suelen hacer referencia a muy buenos artículos en


http://elenaenriquez.com/

http://trucosgoogleanalytics.com/

http://www.kaushik.net/avinash/

http://www.torresburriel.com/weblog/

http://www.doctormetrics.com/


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Twitter: @sorprendida, @elenaenriquez, @trucosga, @avinashkausnik, @torresburriel, etc.

3. Libros. “Landing page optimization”, “No me hagas pensar”, “Blink: The power of thinking without thinking”, “Advanced web metrics with Google Analytics”, “Web Analytics 2.0: The Art of Online Accountability and Science of Customer Centricity”, etc. Y de los que cito no me he leído todo, de momento.

4. Documentos interesantes (PDFs, etc.). Creo que con lo citado es más que suficiente para empezar. Pero buscando simplemente “web analytics” o “web analysis” en slideshare.net accederemos a una buena colección de interesantes presentaciones (algunas de ellas).

5. Otros.


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3. Hablemos de Analítica Web: entrevista a Bárbara Mackey

Además de que leáis la entrevista a Bárbara, os invito a que visitéis su nuevo blog. Esta semana se ha lanzado al mundo blogger con www.webanalyticsymas.com

1. ¿Qué es la analítica web y para qué sirve? La analítica web es la investigación de mercados en el medio online. Nos permite el conocimiento de nuestros usuarios para optimizar nuestro site y nuestras acciones de marketing, con el fin de mejorar el rendimiento de las inversiones que llevamos a cabo.

2. ¿Qué papel juega (y cuál debería jugar) la analítica web dentro de la organización? La analítica web puede cumplir una función muy importante para las empresas. Sin embargo, en aquellas en las que hay analítica web, muchas veces se entiende como un puesto cuya única función es la de pura extracción de datos. Realmente son departamentos de métricas y no de análisis. La analítica web debería ser un departamento independiente que sirviera de apoyo en la toma de decisiones a otros departamentos como Marketing, ventas, comunicación, etc…

¿Qué deberíamos hacer para introducir la analítica web en nuestras empresas? Una buena forma es demostrando el beneficio económico que supone analizar la rentabilidad de las acciones que lleva a cabo una marca y la optimización del site a través del estudio del comportamiento del usuario.

3. ¿Qué debería pasar para que la analítica web termine de asentarse en España? La crisis ha hecho que haya una mayor necesidad de conocer cuál de mis inversiones es la más rentable y qué puedo mejorar para vender más. Hasta ahora los números cuadraban, las ventas eran buenas y las empresas no veían la necesidad de medir. Lo que debería pasar para que la analítica web se asentara ya está pasando, la crisis.

¿De dónde venimos y hacia dónde vamos? Todavía existe una mentalidad offline en el mundo online, aunque poco a poco esto va cambiando y van tomando más peso las conversiones y no sólo los impactos. Por ejemplo, las campañas de Display se miden generalmente por sus impresiones y clicks, y no por saber si el usuario que ha hecho click en mi banner ha terminado convirtiéndose en cliente. Esto se ha venido aceptando en otros medios, debido a la dificultad de la medición, pero en Internet no debería aceptarse, puesto que nunca un medio había dado tantas posibilidades de seguimiento de nuestro público objetivo.

http://webanalyticsymas.com/


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4. ¿Con qué herramientas cuenta un analista web para hacer su trabajo? Si se trata de herramientas técnicas, los analistas web cada vez tenemos más y mejores. Tenemos:

1. Herramientas para conocer la situación del mercado como Nielsen Netview, Ojd interactiva, Google adplanner, Google insights, compete.

2. Herramientas de analítica web como son google analytics, yahoo webanalytics, las distintas herramientas de Omniture, etc…

3. Aquellas para realizar estudios cualitativos como 4Q, SurveyMonkey, etc.

4. Para realizar tests como Google Website Optimizer 5. Herramientas que te facilitan la vida: el gran Excel, del que soy fan por

todo lo que me ha ayudado estos años… ¿Qué perfil debe tener este analista? Lo primero es que te guste mucho lo que haces, aunque eso es importante en todos los trabajos. Si te gusta la informática, mejor, porque te facilita mucho la vida. También tener mente analítica y una base estadística. Además, tener conocimientos de marketing online y tener mucha curiosidad, porque este es un mundo muy cambiante y hay que intentar estar al día de lo que ocurre, de lo que se lanza, etc…


1. Planificación de medios: para esta fase el anunciante se puede apoyar de herramientas como Nielsen WebRF o Google AdPlanner que permiten identificar aquellas webs con una audiencia que esté dentro del target del anunciante.

2. Trafficking: incluyendo en la url de cada pieza las variables oportunas para que la herramienta de analítica web pueda hacer un seguimiento de ésta.

3. Seguimiento: hacer un seguimiento mediante los datos del adserver del ratio de click segmentando por soporte para ver si es necesario meter más presión en algún soporte, parar la campaña en otro, etc… Además, hacer seguimiento de la conversión y otros indicadores principales mediante la herramienta de analítica web para conocer el comportamiento del usuario una vez llega al site (es importante tener siempre configurada, al menos, una conversión).

4. Informe de la campaña: Si se ha hecho un seguimiento de ésta, el informe va a ser mucho más fácil de realizar, puesto que habremos atacado los puntos débiles antes de que fuera demasiado tarde.

6. La pregunta del millón siempre ha sido ¿Qué KPI debo tener en cuenta? La respuesta es siempre la misma: “depende de tus objetivos”. ¿Podrías recomendar una serie de KPIs en función de los objetivos más comunes de las campañas? Los KPIs más importantes son aquellos que nos permiten calcular el retorno de inversión de nuestra campaña, como son el ratio de conversión y el coste por conversión. Por ejemplo, si nuestra conversión es el registro, debemos saber cuál es el porcentaje de usuarios a los que hemos llegado que han convertido y


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cuánto nos ha costado cada registro. Si la campaña ha costado 5.000€ y hemos conseguido 5.000 registros, el coste por conversión sería de 1€.

Como los usuarios no tienen por qué convertir la primera vez que entran en el site, además es importante tener en cuenta indicadores de calidad de la visita, aunque ésta no haya terminado en conversión. Un indicador que generalmente sirve es el porcentaje de rebote. Éste se entiende como aquellas visitas que navegan por más de una página al llegar a nuestro site o las que permanecen más de x segundos (suelen ser 10-15 segundos) en el site. Mediante el porcentaje de rebote podemos saber si las visitas han mostrado algún interés por nuestra página o si, por el contrario, tal como han llegado se han ido.

7. Muchas veces aun teniendo claro los objetivos de la campaña, los KPI que deberíamos controlar, etc. no tenemos forma de obtener los datos ¿qué debemos hacer? Aprender la lección y que no vuelva a ocurrir es lo más importante. Si la campaña no está taggeada, pero nuestra página sí lo está, podemos intentar obtener algunos datos analizando el tráfico directo con nuestra herramienta de analítica web. La herramienta entenderá las visitas generadas por la campaña como tráfico directo. Por lo tanto, si no ha ocurrido nada que pueda generar cambios en el tráfico directo, el cambio de tendencia que se dé en éste será, seguramente, fruto de nuestra campaña. También se pueden comparar los datos del adserver con los del tráfico directo en la herramienta de analítica web, para ver si ambos siguen la misma tendencia. Es decir, comprobar que efectivamente el día que hay un pico en el adserver lo hay también dentro del tráfico directo (aunque no hay que olvidar que el dato nunca va a ser el mismo).

8. Independientemente del tipo de campaña que estemos analizando ¿Qué KPIs debería tener siempre en cuenta? Más que las KPIs que debo analizar, deberíamos preguntarnos primero qué es lo que debo saber de mi tráfico. Las 3 preguntas que yo siempre me hago son: - ¿Va en aumento o en descenso mi tráfico? - ¿Es un tráfico de calidad? - ¿Convierten mis usuarios? Siempre lo digo y no me canso de repetir que si nos quedamos en la primera pregunta y no sabemos nada más de nuestros usuarios, es lo mismo que no analizar.

KPIs que pueden respondernos estos preguntas son: - ¿Va en aumento o en descenso mi tráfico?: Visitas, usuarios únicos, páginas vistas. - ¿Es un tráfico de calidad?: Porcentaje de rebote, páginas vistas por visita, tiempo promedio en el site, visitas nuevas vs. Recurrentes. - ¿Convierten mis usuarios?: % de conversión, coste por conversión.


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Y todas estas KPIs aplicadas a distintos segmentos como las fuentes de tráfico, las secciones del site, usuarios que convierten y no convierten, etc…

9. ¿Qué características tiene que tener un buen informe? La principal es que sea entendible. Un informe puede tener las tablas más largas y los gráficos más bonitos, pero si no se entiende, no cumple su función. Un informe debe dar mucha importancia al mensaje y éste verse apoyado por el dato, pero no al revés. Además, un buen informe siempre debe ir acompañado de recomendaciones hecha a partir de las conclusiones.

10. Landing pages: ¿qué características debe cumplir? ¿Cuándo es aconsejable hacer testing? Podrías darnos algunos ejemplos (links o pantallazos) de buenas y malas landings. Tim Ash en su libro “Landing page optimization” establece una serie de reglas que toda landing page debería cumplir, y estas reglas tienen en cuenta cada una de las etapas del proceso de decisión del usuario. Estas reglas son (según el modelo AIDA): - Etapa de atención:

o Si el usuario no puede encontrar algo fácilmente, es que no existe o Si pones énfasis en muchas cosas, todas ellas pierden importancia o Cualquier retraso genera frustración

- Etapa de interés:

o Identifica a tu usuario o Identifica lo que tu usuario está tratando de conseguir

- Etapa de deseo:

o Haz que el usuario se sienta apreciado o Haz que el usuario se sienta seguro o Entiende que el usuario tiene el control

- Etapa de acción:

o Sal de en medio del camino del usuario o Pónselo fácil para que lleve a cabo su acción o No pongas sorpresas de última hora a la hora de llevar a cabo su acción

Como buen ejemplo, me gusta especialmente la home de tenders.es ya que tiene un diseño centrado en los dos tipos de público a los que va dirigido el site. Cuando el usuario llega al site ve perfectamente identificado su perfil y también cómo resolver fácilmente sus necesidades. Además, en la misma home ambos perfiles pueden ver de cuántos pasos se componen los procesos de alta en el servicio, es decir, cuánto les va a costar llevar a cabo este proceso.


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www.tenders.es

En la home de Linkedin pasa lo contrario. Está pensada sólo para los usuarios no registrados, ya que si estás registrado, cuesta un poco encontrar el enlace que te lleva al formulario para acceder a tu cuenta. Puede verse ‘Sign in’ en la barra superior y en un espacio minúsculo dentro del formulario de registro. Además, si haces click, te lleva a otra página, lo que supone un paso más para el usuario que ya está registrado.

www.linkedin.com


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Lanza tests, si puedes, cuando vayas a introducir un cambio importante, cuando lances, por ejemplo, un producto nuevo, para analizar los funnels, y siempre que los datos lo digan.

11. Imagina que me quiero dedicar a la analítica web ¿por dónde debería empezar? Y sobretodo ¿con qué me voy a encontrar? (cosas buenas y malas con las que se va a encontrar a lo largo de su carrera y una serie de consejos). Para ser analista web hay que tener una base en marketing y en estadística. Puesto que el fin último de un analista es hacer recomendaciones, es importante que sepa cómo funciona el mercado, y ya que esas recomendaciones se hacen en base a unos análisis, también debe saber un poco de estadística. Supongo que con lo que más se puede encontrar un analista web es con incomprensión. Por un lado, todavía no hay mucha gente que vea el beneficio de la analítica web, porque hasta ahora todo ha ido bien sin necesidad de invertir en esta. Hay que convencerles de que aunque las cosas vayan bien, pueden ir mejor.

Por otro lado, no es fácil hacer un análisis y decirle a tu compañero que la campaña que ha planificado no está funcionando o que la web que ha diseñado no convierte.

Aparte de eso, la analítica web es un trabajo muy satisfactorio. Darle sentido a un sinfín de datos hace sentir muy bien. Además es un campo que avanza constantemente, por lo que siempre hay mucho por estudiar y aplicar.

Mi consejo es que disfrutes todo lo que puedas con tu trabajo, que des siempre lo mejor de ti y que tengas paciencia. También intenta ir a eventos del sector y conocer a otros analistas web.

12. ¿Cuál es tu relación con la analítica web? Si eres analista, ¿cómo has llegado hasta ahí? Soy analista web, y llegué hasta aquí gracias a mis dos pasiones: internet y la investigación de mercados. Desde el principio, mi carrera se ha desarrollado en Internet. Trabajaba principalmente en publicidad y tocaba un poco la analítica web, pero no todo lo que me hubiera gustado. Volví a estudiar para especializarme en investigación de mercados y además trabajé un tiempo en el mundo offline. Sin duda me encantó, pero no tanto como Internet, por lo que terminé dedicándome a la analítica web para poder aplicar la investigación al medio que más me gusta.

Recursos sobre analítica web: - Blogs: hay muchos blogs, pero si te suscribes a kiosco.web-analytics.es tendrás acceso a los blogs más importantes de analítica web de España y al de Avinash Kaushik. - Twitteros: me encanta que me hagas esta pregunta. @sorprendida (Gemma Muñoz) y @clicmetrics (Elena Enríquez) son dos de mis twitteras preferidas y además grandes analistas web. También @avinashkaushik @ASegovia


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@Pere_Rovira @mvconsultoria @JimSterne - Libros: Es probable que estos sean los libros más repetidos, pero para empezar creo que son los mejores. No sólo por el contenido, sino porque la forma de escribir del autor los hace muy amenos y sientes que te los están contando en lugar de estar leyéndolos. Me refiero a los libros de Avinash, claro. - Documentos interesantes (PDFs, etc.): En la web de WAA puedes encontrar documentos interesante - Eventos: el Conversion Thursday, que suele celebrarse el penúltimo jueves de cada mes en Madrid. También está en Barcelona (creo que el primer jueves de cada mes) y desde hace poco en San Sebastián, Bilbao y Vitoria.

¿Qué es lo que mayor curiosidad te provoca dentro de la analítica web? En realidad, algo que me provoca mucha curiosidad es saber las distintas razones por las que alguien que no se dedica directamente a la analítica web invertiría en esta. Si pregunto directamente ¿por qué crees que debe invertirse en analítica web?, la respuesta es muy fácil, por eso prefiero preguntar: Si tuvieras que elegir entre contratar un especialista en SEM, SEO, Social Media, campañas de display o analista web, ¿qué dos perfiles contratarías y por qué?


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4. Hablemos de Analítica Web: entrevista a Sergio Maldonado

1. ¿Qué es la analítica web y para qué sirve?

Recuerdo aún el día en que nos sentamos unos cuantos en la oficina a discutir esta definición para crear la entrada “Analítica Web” en Wikipedia. Por aquel entonces todo giraba aún en torno a herramientas y esto quedó patente. Creo que hoy podemos quedarnos con una propuesta más madura, que podría rezar así:

“La analítica web es una disciplina profesional encaminada a extraer conclusiones, definir estrategias o establecer reglas de negocio sobre la base de datos recabados en todos aquellos entornos http sobre los que una empresa ejerce control.”

2. ¿Qué papel juega (y cuál debería jugar) la analítica web dentro de la organización? ¿qué deberíamos hacer para introducir la analítica web en nuestras empresas?

La analítica web debería dejar de existir en aislamiento. Ya no se trata de optimizar “una página web” o aplicar dos métricas básicas a algunas campañas interactivas. La organización del año 2010 tiene que incorporar datos web en sus procesos decisionales. Se trata de datos tremendamente ricos de cara al conocimiento del cliente y no disponibles de otro modo.

La organización del año 2010 tiene que incorporar datos web en sus procesos decisionales. Se trata de datos tremendamente ricos de cara al conocimiento del cliente y no disponibles de otro modo.

Al mismo tiempo, la analítica de datos web tiene un alcance muy limitado sin la integración multicanal (tanto a nivel de medición como a nivel de reporting o presentación de datos).

En definitiva, la analítica web tiene que jugar el papel de completar la visión que una pluralidad de departamentos en la organización tienen del propio negocio, incorporando la pieza del puzzle que representa el canal web (una pieza cada vez más grande y sin la cual cada día resulta más difícil visualizar la foto completa).

Introducir la analítica web en la empresa no es complicado. Ya se ha abierto camino en toda gran empresa, bien de cara a la gestión de campañas de marketing online, bien de cara la optimización del canal, o bien trepando poco a poco desde funciones de monitorización en el ámbito informático. Lo que sí resulta tremendamente complejo para la mayoría es conseguir que sus beneficios reales se propaguen en la organización.

3. ¿Qué debería pasar para que la analítica web termine de asentarse en España? ¿De dónde venimos y hacia dónde vamos?

Si analizamos el caso de España en el contexto internacional, no estamos tan mal como nos gusta creer. Es cierto que no puede haber tanta inversión de recursos y tiempo en


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un país en el que el canal online no tiene la importancia que presenta, por ejemplo, en el Reino Unido (a nivel de ciudadanía/consumidor, empresa y anunciante). Pero, dicho esto, la lucha de la “evangelización” interna por parte de los pioneros en la organización es similar: es fácil aprender a extraer conclusiones a partir de sistemas de medición y análisis, pero tremendamente complicado propagar la adopción de entornos de Reporting que integren indicadores procedentes del medio online.

Por supuesto, esto está cambiando rápidamente. En España y fuera. Llevamos varios proyectos en Reino Unido y Francia, y sin duda me quedaría con algunas empresas españolas si tuviera que presentar un caso de éxito en el eMetrics Washington D.C.

4. ¿Con qué herramientas cuenta un analista web para hacer su trabajo? ¿Qué perfil debe tener este analista?

El analista web comienza trabajando con las llamadas “herramientas de analítica web” (ej. Google Analytics). Este término suele reservarse para productos genéricos de medición, reporting y análisis de datos web. Pero la realidad es que no abundan verdaderos entornos de análisis avanzado. Esto se debe tanto a la poca presencia de soluciones específicas de análisis como al pobre uso que se hace de las capacidades de análisis de herramientas genéricas.

Explicando mejor esto último: no hay hoy en día aplicación web que no incorpore un sistema de medición (de esto se encarga la agencia interactiva), ni agencia de medios que no facilite un básico entorno de Reporting a sus clientes. Pero las políticas de recopilación de datos de estas herramientas (incluso Google Analytics) no han sido adaptadas a estrategias de negocio que trascienden mucho más allá de la propia web y, por supuesto, mucho más allá de las campañas gestionadas por una determinada agencia de medios.

Por supuesto, tampoco están vinculadas a estrategias de Reporting multicanal o Inteligencia de Clientes. Y el problema es que el analista web tendrá que responder a departamentos de gestión en términos estratégicos y de negocio (y no limitarse a señalar campañas de bajo rendimiento o patrones de navegación en una web).

En cuanto al perfil, hay que tener en cuenta que se requiere capacidad para establecer puentes entre departamentos muy alejados culturalmente. Esto exige mucho tacto, una gran capacidad de comunicación e instinto de negocio. Por supuesto, todo ello sumado a las cosas que ya conocemos: Capacidad para trabajar con números y entornos de visualización de datos, básica formación técnica (en sistemas de medición) y buena comprensión de los diferentes aspectos del marketing online. ¡No hay mucha gente así! (!y nuestro buzón permanece abierto a quien que considere que da la talla!)


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Si nos circunscribimos al ámbito del marketing, puedo únicamente apuntar aquello que conozco bien: el papel que la analítica web debería de jugar en la definición, ejecución y monitorización de campañas.

Así, por fases (puede que me deje alguna cosa por el camino en este momento):

1. Definición de campaña: los datos existentes sobre segmentos de clientes, fuentes y contenidos asociados a cada uno de ellos deberían formar parte de la estrategia inicial. Por supuesto, estos datos provienen de la analítica web y será ésta la última encargada de juzgar el éxito, por lo que resulta esencial esta implicación temprana.

2. Plan de medios: si los diferentes medios escogidos van a implicar objetivos genéricos dispares (conversión-resultados, engagement-persuasión, branding-awareness), esto debería estar claro sobre la propia hoja de cálculo o sistema que los categoriza. Las métricas de evaluación dependerán de esto mismo.

3. Parametrización e integración: no puede haber buena gestión sin una sólida metodología de parametrización de campañas. No hay nada más frustrante que no poder segmentar a partir de detalles básicos sobre creativos, descripciones estacionales o área geográfica de destino. Esto es vital y tiene que estar muy sistematizado para evitar dolorosos retrasos o errores (seguimos viviendo algunos disgustos ocasionados por la falta de rigor en la parametrización). Por último, ya es posible evitar ciertos niveles de parametrización mediante la integración de sistemas de medición y plataformas de gestión específicas de canal (ejemplo: Email marketing, afiliados, gestión de pujas, etc.).

4. Clasificación/agrupación (sobre todo en el caso de PPC): creando “clusters” de keywords o elementos creativos en función de su vinculación a marca y otras clasificaciones estratégicas que permitirán un análisis rápido más adelante. Esto es algo que tiene lugar en los paneles de administración de las herramientas de medición.

5. Monitorización: Tanto durante la vida de la campaña como a su finalización, resumiría esta labor en una recomendación: No perder el tiempo. Esto exige una estrategia sólida de Reporting, con indicadores muy claros para cada tipo de campaña y vinculados al objetivo genérico de la misma (otra vez: Conversión, engagement, awareness). No estoy aquí para vender nada, pero tengo fe ciega en cuadros de mando integrados y continuamente accesibles en tu iPhone o Blackberry, y para eso hemos desarrollado un sistema que habla con Google Analytics, Omniture, WebTrends y todo aquel sistema que nos facilite un Web Service.


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Por supuesto:

- Conversión: ROI - Engagement: profundidad media de visita - Awareness: tasa de retención

7. Muchas veces aun teniendo claro los objetivos de la campaña, los KPI que deberíamos controlar, etc. no tenemos forma de obtener los datos ¿qué debemos hacer?

Posiblemente será ya demasiado tarde para obtenerlos con relación a la campaña en curso, pero es ahora cuando debemos tomar nota de los datos que nos habrían permitido alimentar estos KPI (ahora vacíos). A continuación debemos corregir nuestra estrategia de recopilación de datos, porque de ella depende su disponibilidad más adelante. Con frecuencia esto no tiene nada que ver con la herramienta en uso.

8. Independientemente del tipo de campaña que estemos analizando ¿Qué KPIs debería tener siempre en cuenta?

La Tasa de Rebote es siempre de gran utilidad. Sobre todo teniendo en cuenta la forma de trabajar de algunos afiliados y lo perdidos que aún estamos en la planificación de páginas de aterrizaje (“Landing pages”).

9. ¿Qué características tiene que tener un buen informe?

Permitir que otra persona pueda tomar una decisión en el plazo máximo de 2 minutos.

10. Landing pages: ¿qué características debe cumplir? ¿Cuándo es aconsejable hacer testing? Podrías darnos algunos ejemplos (links o pantallazos) de buenas y malas landings.

Me temo que no voy a señalar a nadie ahora como ejemplo de mala landing. Ante todo, me gusta basarme en datos y sólo cuento con datos de nuestros clientes.

Dicho esto, la landing page tiene que tener como características esenciales:

1. Relación directa con sus fuentes de tráfico: si hablamos de PPC, su encabezado debería de corresponder al anuncio textual que ha motivado a venir al usuario,

2. Clara llamada a la acción: conminando al mismo a seguir adelante con el propósito original,

3. Sencillez: el usuario navega cual llevado por el diablo, si le obligamos a leer o pensar le perderemos) y


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4. Orientación a la medición: cuantos más datos nos permita recabar, más eficientes seremos.

¿Cuándo hacer testing? Siempre es aconsejable hacer testing porque siempre hay algo mejorable. Sencillamente. Lo que pasa es que en ocasiones nos bastará con un A/B, y otras veces seremos más eficientes con fórmulas de experimentación multivariante (entre las cuales también hay que saber escoger).

11. Imagina que me quiero dedicar a la analítica web ¿por dónde debería empezar? Y sobretodo ¿con qué me voy a encontrar? (cosas buenas y malas con las que se va a encontrar a lo largo de su carrera y una serie de consejos).

Veamos… empezaría comprándome el último libro de Avinash Kaushik y el Web Analytics Demystified de Eric Peterson. También instalaría Yahoo! Web Analytics o Google Analytics y me apuntaría a un curso de Ferriol Egea o MV Consultoría.

12. ¿Cuál es tu relación con la analítica web? Si eres analista, ¿cómo has llegado hasta ahí?

Vivo de la analítica web en exclusiva (en su sentido más amplio e incorporando testing, personalización, integración y automatización), gestionando una empresa/boutique dedicada exclusivamente a ella. He analizado muchos datos a lo largo de los últimos años y ahora me encargo de garantizar que toda empresa que invierte en analítica web cuenta con el mejor entorno posible de medición, Reporting y análisis, que todo departamento susceptible de obtener valor del canal web recibe informes relevantes, y que el analista web interno tiene la atención, como mínimo, de su CMO.

13. Recursos sobre analítica web:

- Blogs: Avinash Kaushik, Dennis Mortensen, Central de Conversiones (Google Analytics), Pere Rovira, Gemma Muñoz, Tristán Elósegui, Carlos Lebrón (Análisis Web) y, si se me permite mirarme al ombligo, el de MV Consultoría: www.analiticaweb.es

- Twitteros: avinashkaushik, dennismortensen, ericpeterson, aureliepols, pere_rovira, sorprendida, tristanelosegui, analisisweb, danielpena, mvconsultoria.

- Libros

1. Para el analista: Web Analytics 2.0 (Avinash Kaushik), Web Analytics Demystified (Eric Peterson).

2. Para el gestor y el consultor: (de nuevo, con la venia, pero para esto lo he escrito) Analítica Web, Medir para Triunfar (un servidor).

3. Documentos interesantes (PDFs, etc.): todos los White Papers de Eric Peterson.

http://www.analiticaweb.es/


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Sergio es socio director de MV Consultoría, boutique especializada en servicios de analítica web. También es autor del libro Analítica Web, Medir para Triunfar (2009) y ponente en eMetrics Washington D.C., eMetrics San Francisco, OME, Internet Marketing Conference o Del Off al On.


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5. Hablemos de Analítica Web: entrevista a Daniel Peña

1. ¿Qué es la analítica web y para qué sirve? La analítica web es la disciplina que estudia, mide y analiza el comportamiento de los usuarios de una plataforma web.

2. ¿Qué papel juega (y cuál debería jugar) la analítica web dentro de la organización? ¿qué deberíamos hacer para introducir la analítica web en nuestras empresas? En organizaciones puras de Internet o mixtas con un fuerte componente online, la analítica debería ser la base sobre la que sustentar las decisiones de la compañía, especialmente en el ámbito del marketing, pero también ha de ser un punto de apoyo clave en las decisiones más estratégicas. Es especialmente importante en el aprendizaje de la empresa, en conocer cuáles son los errores de cada paso que se da. En organizaciones menos digitales sirve como un fantástico repositorio de información en el que apoyarse a la hora de conocer mejor a tus clientes.

3. ¿Qué debería pasar para que la analítica web termine de asentarse en España? ¿De dónde venimos y hacia dónde vamos? Hay un problema de cultura empresarial serio: la analítica es una disciplina que requiere de visión a medio y largo plazo, cualidad de la que carece, en general, el tejido empresarial español. A la analítica le falta un evangelizador desde el plano empresarial: hasta que un gurú de las empresas o del marketing no hable de la importancia de la AW no despegará.

4. ¿Con qué herramientas cuenta un analista web para hacer su trabajo? ¿Qué perfil debe tener este analista? Las herramientas son la base del trabajo. Es decir, un analista ha de trabajar con datos. SI no tiene acceso a datos de ningún tipo, no sirve para nada. Sin embargo, la imaginación ha de ser clave en ese proceso de obtención de datos, ya que no siempre es posible tenerlos a mano. Un analista que se sienta delante del ordenador el primer día de trabajo esperando que le entren datos para analizarlos no es un buen analista. Al menos en la situación actual en este país.

5. ¿Cuáles son las fases básicas que se deberían seguir para lanzar una campaña? (desde que se tiene la intención de hacerla, hasta que se entrega el primer informe de resultados). La básica, la primera, es saber qué se quiere conseguir. Parece mentira, pero todavía se lanzan campañas millonarias sin saber qué se quiere obtener. Segundo, conseguir que ese objetivo sea cuantificable “a priori” y se pueda establecer un objetivo numérico. Tercero, que la campaña tenga las herramientas de medición incorporadas. Con esa base, cualquier analista, aparte de dar saltos de alegría, puede montar informes de resultados.


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6. La pregunta del millón siempre ha sido ¿Qué KPI debo tener en cuenta? La respuesta es siempre la misma: “depende de tus objetivos”. ¿Podrías recomendar una serie de KPIs en función de los objetivos más comunes de las campañas? Los objetivos han de ser sus propios KPIs. Es decir, el establecimiento de objetivos S.M.A.R.T. ha de ser el primer paso. Es decir, una campaña cuyo objetivo sea “mejorar la percepción de la marca” está mal planteada. El objetivo debería ser “hacer crecer la percepción de la marca en un X%”

Este planteamiento sería muy, muy sano para todos los ámbitos de la empresa, pero hay mucha resistencia de los equipos de marketing a “retratarse” y a perder sus argumentos a favor del éxito de una campaña fracasada.

7. Muchas veces aun teniendo claro los objetivos de la campaña, los KPI que deberíamos controlar, etc. no tenemos forma de obtener los datos ¿qué debemos hacer? Primero, echarle imaginación. Pero segundo, asumir que no puedes medir valores absolutos y medir tendencias. Herramientas como Google Trends o Alexa son ejemplos de eso: inútiles a la hora de darte datos fiables, son perfectas para realizar comparaciones (y pueden extrapolarse datos) pero sobre todo son muy útiles para la medición de tendencias, basándose en el principio de “si mides mal pero siempre igual de mal, tus datos serán comparables”

8. Independientemente del tipo de campaña que estemos analizando ¿Qué KPIs debería tener siempre en cuenta? Datos de actividad de usuarios basada en interacciones. No me sirve de nada que mis usuarios llegue a mi web y la naveguen si no interactúan: piden más información, se registran, compran… lo que sea.

9. ¿Qué características tiene que tener un buen informe? Que lo entienda cualquiera (hasta los MBA del equipo de Marketing), que se lea de un vistazo (en 10 seg en el ascensor deberías ser capaz de captar la atención del CEO) y que permita profundizar si se necesita.

10. Landing pages: ¿qué características debe cumplir? ¿Cuándo es aconsejable hacer testing? Podrías darnos algunos ejemplos (links o pantallazos) de buenas y malas landings. Cada vez en más complejo trabajar con el concepto de landing page, ya que el porcentaje de usuarios que llegan a una plataforma desde SEO o desde SM, donde te cuesta mucho más controlar la página a la que se llega, se mantiene en nivele altísimos. Así, cada vez hay que tener más y mejor cuidadas las páginas generales del sitio,

http://en.wikipedia.org/wiki/SMART_criteria


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incluso las que están dentro de flujos de navegación y nunca se planearían como landing page, ya que muchas veces es ahí donde llegan tus futuros mejores clientes.

Me gusta el trabajo que hace eBay con dos temas: uno, cuando llegas a la portada de USA con un navegador en Español (proyecto de 2003) y la página de producto cuando se llega desde fuera, teniendo en cuenta que es dificilísimo explicar el concepto de subasta por particulares. El testing en esas páginas claves es constante, no existe el concepto de testing como tal, sino que se está constantemente investigando.

11. Imagina que me quiero dedicar a la analítica web ¿por dónde debería empezar? Y sobretodo ¿con qué me voy a encontrar? (cosas buenas y malas con las que se va a encontrar a lo largo de su carrera y una serie de consejos). Lo primero, práctica: consigue acceso a una cuenta de Google Analytics con datos reales. Si no, no podrás aprovecharte de los que aprendas y será teoría inútil. Después, leer en papel: Hay algunos grandes libros para iniciarte (Avinash, Sergio Maldonado…) De ahí, a los blogs: Gemma Muñoz, Pere Rovira, Eric Peterson… Y entre medias, los eventos y congresos: Conversion Thursday, eMetrics, PWA (si, pese a los nombres son en España)

12. ¿Cuál es tu relación con la analítica web? Si eres analista, ¿cómo has llegado hasta ahí? No soy analista pero afortunadamente tengo parte de los conocimientos teóricos, aunque me falten prácticos. Suelo definirme como el tipo que sabe de todo, el que tiene la visión general desde el punto de vista de producto y marketing. Eso me permite integrar la visión del analista con la del programador, la del diseñador, la del director de marketing e incluso con la del financiero.

Llegué aquí gracias a haber trabajado en una mega-empresa americana durante 7 años (eBay), que me enseñó sus métodos de trabajo cuando en España esto era desconocido.

13. Pregunta y respuesta libres. Puedes destacar algo de tu trabajo, blog, etc. u otra cosa que te parezca interesante. Ojalá algunos de los grandes gurús empresariales de este país hablen de la analítica web algún día. Un post de alguno de ellos hablando del tema pondría esta disciplina donde debe de estar.


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6. Hablemos de Analítica Web: entrevista a Javier Godoy


La analítica web es una suma de herramientas, técnicas, procesos y personas que utilizan la información disponible sobre el uso que hacen los usuarios de Internet para tomar decisiones. Sirve para facilitar que la empresa actúe en el medio online.


La analítica web es estrategia. No es algo (sólo) de marketing, o (sólo) de tecnología… Puede y debe ayudar a todas las facetas de negocio, cada día más y debe tratarse como lo que es: una herramienta para la dirección, no una cosa de frickies y técnicos. Introducir la analítica web es cada vez más sencillo. Hay herramientas gratuitas, de mucho nivel, hay información de mucha calidad en castellano, y empiezan a surgir cursos de formación… Pero eso por sí sólo no es introducir la analítica web.

Google Analytics ha favorecido que miles de empresas empiecen a medir, pero un alto porcentaje de estas empresas no pasan del cuadro de mando inicial (ni siquiera saben que hay informes muy detallados detrás), y no tienen a un profesional, ni a una persona dedicada a ello. Para introducir de verdad la Analítica Web en la empresa hay que favorecer una cultura del dato y que la empresa tome decisiones en base al análisis de esta información.


Hemos avanzado y mucho en los últimos años. En 2007 era raro encontrar un sólo blog en castellano y hoy hay alrededor de una decena y de una calidad similar o superior a los publicados en inglés.

El futuro pasa porque la analítica esté «embebida» en todo lo que hacemos online

Pero necesitamos que más directivos vean, no lo que ofrece una herramienta, sino lo que aporta un analista. Después hace falta que la empresa asigne los recursos que se merece su estrategia online. Parece mentira pero cuando hay que recortar hay muchas empresas que optan por eliminar la parte de analítica (lo que demuestra la poca madurez del mercado).

El futuro pasa porque la analítica esté «embebida» en todo lo que hacemos online así que, aunque en ciertos proyectos sea necesario un analista profesional lo que sí parece cierto es que todos los profesionales del medio deberán conocer las bases de la analítica. Por eso es buena noticia que veamos programas de formación en marketing que lo van incorporando como base del conocimiento necesario


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Hay dos grandes grupos de herramientas, las que responden a la pregunta sobre el «qué» y siguen todo lo que hace el usuario en el sitio web, click a click, y las que responden al «por qué» como encuestas, las hay que comparan la respuesta del usuario ante dos contenidos (testing), etc., etc. La mejor clasificación de herramientas y para qué sirven es la de Avinash Kaushik en su último libro Web Analitycs 2.0. La clave es esa, que hay múltiples herramientas, no sólo una que colocamos en la web y ya está.

El analista debe ser una persona con espíritu crítico, antes de nada usuario (de su propia web y de todo lo nuevo que se encuentra en Internet) y yo recomendaría que apasionado por lo que hace. Todo lo demás se aprende.


1. Preguntarse para qué hacemos la campaña, 2. Fijar unos objetivos cuantitativos que debe proporcionarnos la campaña, 3. Identificar qué tareas debe realizar el usuario en nuestro sitio web (o fuera)

para alcanzar esos objetivos, 4. Marcar como objetivos de analítica las páginas por las que ha de pasar el

usuario, 5. Codificar todas las posibles fuentes de tráfico con un código de campaña

diferente, 6. Testar, testar y volver a testar, 7. Lanzar la campaña y seguir testando, 8. Medir, analizar y sugerir acciones.


Para todas las campañas: tasa de rebote, porcentaje de gente que después de hacer click se va por donde ha venido

Para campañas que buscan registro: porcentaje de registros completados ( conversión ) y porcentaje de abandono del formulario

Para cada vez más campañas, porcentaje de usuarios que reenvían la dirección web a otros usuarios, por ejemplo, que comparte el micro de campaña en Facebook.

7. Muchas veces aun teniendo claro los objetivos de la campaña, los KPI que deberíamos controlar, etc. No tenemos forma de obtener los datos ¿qué debemos hacer?

http://www.kaushik.net/avinash/2007/11/multiplicity-succeed-awesomely-at-web-analytics-20.html


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Cambiar la mecánica de campaña para que los tengamos.


Distribución de visitas por origen porque son los que nos permitirán luego segmentar.


Permite tomar una decisión a los 10 segundos de leerlo.


¿esto es una entrevista o el capítulo de un libro?

Características: no distraer del objetivo que persigue ¿Cuándo es aconsejable hacer testing? Siempre Buen ejemplo cualquier de las que hace salesforce.com, Las que no se le parecen


1. Empieza un blog y coloca Google Analytics y experimenta en primera persona. 2. Nunca aspires a tener el dato preciso, 3. No creas que las cosas van a seguir igual por mucho tiempo, 4. No te enfades cuando te falten datos, 5. No le des más importancia al dato que a la decisión, 6. Prepárate para pasártelo tan bien que más que un trabajo será una adicción y a

que los demás nunca terminen de entender por qué.


Soy responsable de definir el plan de analítica de las campañas de mis clientes, asegurar que se está midiendo correctamente y que el informe contiene recomendaciones estratégicas. A veces soy el que está delante de la herramienta.

Mi primer contacto con analítica web fue en 1999 con un Webtreds que se basaba en logs y se instalaba en tu pc, cuando nos dimos cuenta que no resolvía lo que queríamos creamos nuestro propio panel de control basado en mis recomendaciones en 2001. Después de un periodo alejado de todo esto en 2006 me hago cargo de todos los sistemas de analítica y CRM de una agencia (y eran muchos), ¡y hasta hoy!


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Blogs. Todos los que tiene listados Gemma Muñoz en su blog Twitteros: los que tiene Gemma en su lista Libros: Los dos de Avinash, especialmente el último. Los de Future Now y los de

Eric Peterson, pero en segunda opción. Esperando como agua de mayo el de Jim Stern sobre medición de social media.

Documentos interesantes (PDFs, etc.). Cualquier de los que hace Future Now



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7. Hablemos de Analítica Web: entrevista a Luis Pablos


La analítica web es la ciencia que mide y analiza lo que ocurre en un sitio web. Es un proceso, que quizás a veces se hace de forma un tanto artesanal, donde cada uno aplica un criterio y unas herramientas para recoger toda la información necesaria y llegar a unas conclusiones que luego se utilizan para verificar si se han cumplido los objetivos y, sobre todo, para aplicar mejoras empíricas.


Actualmente la analítica web está bastante infravalorada porque muchas organizaciones se limitan a un reporting básico, es decir, reciben un informe de visitas y clics que no les aporta mucho, y reciben el mensaje equivocado de que la analítica web es eso. Otras veces se toma como una tarea no productiva, es decir, que no genera beneficios directos. Hay que generar conciencia de que la Analítica Web es mucho más que esto, pero necesitamos buenos prescriptores, además de los evangelizadores, que hay muchos y muy buenos.


Creo que se necesitan casos de éxito cercanos que hagan visibles los beneficios de la analítica web aplicados a la empresa. Se predica mucho sobre su necesidad y su utilidad, pero creo que hay poca prescripción por parte de los clientes. Como posible cliente, si el mensaje de la importancia de aplicar Analítica Web en la Compañía lo escucho en boca de varios clientes de otras compañías, haré más caso que si me lo recomiendan los mejores analistas web.


Como herramientas, partimos de la propia de analítica web (Webtrends, Google Analytics, Sitecatalyst, xiti, etc.), y complementamos con otras utilidades tales como paneles de medición de audiencias, AdServer, herramientas de webmaster de Google, herramientas de Website Optimizer, herramientas de eyetracking, etc… en definitiva, cualquiera que aporte datos numéricos sobre el tráfico generado hacia y en nuestra web.

El perfil del analista como el de muchos de los “empleos 2.0” es un perfil que sale de la nada, son, ante todo, personas conocedoras del medio (internet) no necesariamente técnicas, estadísticas, o marketers y que han ido aprendiendo el oficio sobre la marcha.


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Conocer al cliente y a la competencia. Cuál es el objetivo de la campaña y el del proyecto (conocer al enemigo, la batalla y la guerra).

Identificar los objetivos de la campaña. (traducir el punto anterior a KPIs). Enfocar la medición a los objetivos marcados sin olvidar otros datos que

pueden ser reveladores. Desarrollar, seleccionar cuidadosamente el medio para la campaña, display,

adwords, afiliación, etc. Si la campaña tiene una duración/tráfico que lo permita, implementar

herramientas de optimización de sitios, y aprovechar este conocimiento para mejorar el rendimiento del proyecto web y de las landing pages.

Crear una base de conocimiento para ir mejorando las campañas asociadas al proyecto, tanto las que están en marcha como las nuevas.


Impactos en la campaña y conversiones. Uno que mida la visibilidad, otro la interacción y otro la consecución del objetivo.

Luego ya vienen los “depende”, que es cuando se decide si se considera objetivo conseguido el añadir al carrito un producto o el tiempo de permanencia en la página de producto, por ejemplo.


Un KPI se debe establecer teniendo en cuenta el abanico de datos disponible (o conseguible) Si hay datos que no se pueden obtener, la lectura es “no se puede medir”, ergo, no puede basarse un KPI en este dato.


El ROI. Siempre es importante saber si la campaña es efectiva. El ROI es el KPI que nos determina si al menos no estamos perdiendo dinero con ella. Luego vienen los matices, hay veces que no buscamos ganar dinero explícitamente gracias a las visitas, sino otras cosas como presencia, suscriptores, lecturas, etc… en definitiva las llamadas conversiones, a las cuales se les da un valor simbólico y que nos permitirán calcular la rentabilidad del proyecto.


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Que esté redactado para la persona a la que va dirigido. No es lo mismo un informe para el presidente de una compañía del Ibex35 que para el planner estratégico del proyecto en Internet.

Tanto los datos así como su lectura deben ser diferentes para que los destinatarios tengan la información necesaria y suficiente para tomar sus decisiones.


Hay infinidad de técnicas, teorías, consejos, etc, para hacer mejores landing pages pero, lo que realmente determinara si la landing page es buena o no, será el resultado de los test, ya que son los resultados producidos por los usuarios reales.

Eso deriva en que se debe testear siempre. Al menos siempre que el tiempo/presupuesto lo permita. Hay que aprovechar para optimizar las landing pages y aprender de ello, utilizarlo como base de conocimiento para saber más sobre los usuarios de la web.


¿Por dónde empiezo? Como todo el mundo, por tener un blog, instalar Google Analytics y trastear con la herramienta. Y también:

Ir a los Conversion Thursday Ver los videos del Conversion University de Google Suscribirse y sobre todo, leer los blogs de referencia de analítica web Probar todas las opciones de de las herramientas de analítica web así como

todas las aplicaciones de analítica que te vayas encontrando. Y también, se necesita un poco de vocación, no es una profesión cuyas tareas y

herramientas puedan ser detalladamente descritas paso a paso.

Y como cosa mala del oficio, que a veces resulta complicado trasladar el significado de los datos de analítica a los interlocutores.


Desde el momento en el que participas en proyectos web, marketing online, comercio electrónico y todos sus derivados, la analítica web es un must. Siempre hay que medir para mejorar tu producto o tu beneficio.

http://www.conversion-thursday.com/

http://www.google.com/support/conversionuniversity/?hl=en


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En castellano tenemos artículos muy interesantes para aprender y seguir la actualidad de la analítica web, de los cuales recomendaría los que aparecen publicados en los blogs de Gemma Muñoz, Elena Enríquez, Tristán Elósegui, MV Consultoría, Javier Godoy; sin perder de vista los artículos publicados en Territorio Creativo y en Central de Conversiones entre otros, cuyos enlaces comparto desde mi bundle de Analytics para Google Reader.

Los Conversion Thursday son una oportunidad mensual de oro para entrar en contacto con la materia, aprender y hablar con los mejores analistas del panorama español.

En inglés, la referencia imprescindible: Avinash Kaushik, y los artículos recomendados a través de los reader y twitter de los analistas españoles.




http://www.analiticaweb.es/

http://www.javiergodoy.com/

http://www.javiergodoy.com/

http://etc.territoriocreativo.es/etc/category/analitica-web

http://central-de-conversiones.blogspot.com/

http://central-de-conversiones.blogspot.com/

http://www.google.com/reader/bundle/user%2F07628061212357670195%2Fbundle%2FAnalytics



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8. Hablemos de Analítica Web: entrevista a Gemma Muñoz

1. ¿Qué es la analítica web y para qué sirve? Aunque nunca he logrado que mis padres entiendan a que me dedico, yo lo definiría como el resultado de analizar la actividad de un sitio web con el objeto de enfocar acciones a resultados.

Una vez leí que desde que se empezaron a cronometrar las carreras, se corre más rápido. Para esto sirve la analítica web, para sacar el máximo rendimiento a la web y para no tomar decisiones basadas en suposiciones de nadie de la organización, sino en datos y experiencia.

2. ¿Qué papel juega (y cuál debería jugar) la analítica web dentro de la organización? ¿qué deberíamos hacer para introducir la analítica web en nuestras empresas? Ahora mismo la analítica web está entrando, un poco por la puerta de atrás, en muchas empresas. Cualquier empresa que invierte en su site, en publicidad, que espera resultados, está empezando a interesarse en conceptos de medición online.

Creo que a Google Analytics se le debe agradecer el haber llegado a todos los negocios y que muchas empresas se planteen empezar en serio.

Hace falta aun mucha evangelización, pero también mano izquierda, que los demás departamentos no vean al analista como el enemigo que les dice lo que se hace mal, sino como el consejero que saca el máximo rendimiento a su trabajo, no siempre es fácil. La clave está en conocer a tus stakeholders (los que mueven el cotarro), saber que metas tienen, que objetivos las componen y diseñar una estrategia para que la analítica web se convierta imprescindible en la toma de decisiones.

3. ¿Qué debería pasar para que la analítica web termine de asentarse en España? ¿De dónde venimos y hacia dónde vamos? Poco a poco se terminara de asentar, el sector ha ido creciendo en estos últimos años y estoy convencida de que vamos por muy buen camino. Se nota porque la disciplina se empieza a introducir en los contenidos de cursos especializados en marketing online, porque hay muchos blogs especializados en la materia, porque los eventos como el Conversion Thursday se han asentado en varias ciudades del país y porque ya se empiezan a ver ofertas de trabajo para analistas web.

Hay que ser optimista, la analítica web no ha sido especial, estamos como siempre, 2 años por detrás de quien maneja la cuna. Los dos años han pasado y aquí estamos, dando guerra y evangelizando para que ninguna empresa se quede sin su analista web.


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4. ¿Con qué herramientas cuenta un analista web para hacer su trabajo? ¿Qué perfil debe tener este analista? Soy de la opinión de que un análisis no puede estar basado en una sola herramienta. El equipo básico del analista debe ser:

o Herramienta de analítica web (Google Analytics, Omniture, Webtrends, Unica…)

o Herramienta de análisis de clicks (Crazy Egg, ClickTale…) o Herramienta de encuestas para recoger datos cualitativos (4q, Survey

Monkey…) o Herramienta de testing de diseño/usabilidad (Google Website

Optimizer) o Herramienta para SEO y SEM (Ad Planner, Enquisite, 103Bees…) o Herramienta para benchmarking (Google Trends, Insight Search,

Netsuus…) o Herramienta social media (social mention, especializadas en twitter,

Facebook, youtube, linkedin, tuenti…).Con este cocktail de datos se puede empezar a trabajar teniendo una idea mucho más cercana a la realidad de nuestros puntos a atacar y de donde aprender.

Aquí entra en juego el perfil del analista. No es indispensable, pero ayuda el tener una formación algo técnica para ser capaces de detectar si la implementación es correcta y como sacar partido totalmente a las herramientas. Conocer el negocio, saber involucrarse. Tener mano izquierda para los momentos difíciles.

Lo que sí es indispensable es que se tenga capacidad para los números y sobre todo, sentido común. Y por supuesto, no olvidemos las ganas.

5. ¿Cuáles son las fases básicas que se deberían seguir para lanzar una campaña? (desde que se tiene la intención de hacerla, hasta que se entrega el primer informe de resultados). Ojo, aviso a navegantes, yo no lanzo campañas, me las “dan hechas”. Entonces sigo el método ADEME:

o Averiguar los objetivos. o Decidir las métricas que medirán dichos objetivos. o Etiquetar cada elemento correctamente y comprobarlo. o Medir, medir y medir. Segmentar, segmentar y segmentar. o Elaborar el análisis en base a los objetivos perseguidos, proponer

cambios. 6. La pregunta del millón siempre ha sido ¿Qué KPI debo tener en cuenta? La

respuesta es siempre la misma: “depende de tus objetivos”. ¿Podrías recomendar una serie de KPIs en función de los objetivos más comunes de las campañas? Más que KPIs por objetivos, voy a proponer una serie de KPIs básicas para cada industria. Esta base me la enseñaron Sergio Maldonado de MVConsultoría y su equipo de analistas en forma de chuleta, a ver si os resulta interesante:

o Viajes y Alojamiento:


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Coeficiente de conversión para visitas cualificadas. Razón de disponibilidad de vuelos/hoteles. Promedio de visitas previas a conversión. Coeficiente de conversión en venta cruzada.

o E-commerce / Retail: Porcentaje de compradores contra total de visitantes únicos. Coeficiente de conversión desde búsqueda desestructurada. Coeficiente de conversión desde campañas. Promedio de carritos abandonados.

o Publicaciones Online: Promedio de páginas vistas por visita. Razón de visitas cualificadas. Promedio de tiempo entre visitas. Coeficiente de click-through en espacios publicitarios.

o Banca y Seguros: Coeficiente de abandonos en transacciones secuenciales. Razón de cualificaciones por campaña de origen. Coeficiente de click-through para campañas internas. Promedio de visitas que utilizan la atención al cliente.

Creo que las KPIs dependen aparte de los objetivos, de la propia empresa. Pero para empezar puede valer el echarle un vistazo a estas que proponen, por supuesto segmentadas por los distintos perfiles de cliente o visitante.

7. Muchas veces aun teniendo claro los objetivos de la campaña, los KPI que deberíamos controlar, etc. no tenemos forma de obtener los datos ¿qué debemos hacer? No creo que sea imposible obtener los datos, la imaginación al poder. Cuando algo se tuerce y parece que no es posible obtener los datos siempre se pueden combinar los datos de los que disponemos para conseguir saber que ha pasado.

Si no se puede conseguir un 100% de fiabilidad siempre podemos crearnos un índice de fiabilidad para tenerlo en cuenta, pero soy de la opinión de que si no se dispone de un dato, hay que buscarse la vida para obtenerlo.

8. Independientemente del tipo de campaña que estemos analizando ¿Qué KPIs debería tener siempre en cuenta? Una KPI lo que hace es medir el desempeño de un determinado objetivo, así que se deben tener en cuenta las que tengan que ver con conseguir la meta que tenga la campaña. Siempre deben ser parte de un marco temporal, no vale simplemente con determinar la/s métrica/s.

Dicho esto, para mí las KPIs básicas de una campaña externa son:

o Tasa de Rebote o Tasa de Conversión


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o Click-through / Número impresiones o Satisfacción del cliente con la campaña o ROI de la campaña

Soy consciente de lo pesada que soy, pero por favor, las KPIs siempre segmentadas, en este caso por campaña y dentro de la campaña por medio, anuncio, creatividad, posición… Solamente así seremos capaces de optimizar la campaña.


El informe es la presentación final del análisis, es igual de importante o más el presentar los datos de forma adecuada:

Visualización, ¡mucha! Empaparse de Infografía, la técnica para contar historias de manera visual.

Lo bueno si breve… pues eso, que el informe quepa en una página, cuanto menos scroll haya que hacer, mejor que mejor.

Incluir siempre una serie de mejoras en función de los datos que hemos presentado.

Utilizar el lenguaje del receptor, nada de tecnicismos (tasa de rebote = usuarios a los que no convencimos, por ejemplo).

Utilizar tendencias o lo que sea para crear contexto. Nunca ofrecer una sola métrica.


Una landing page debe seguir la estela del anuncio del que parte, no perder lo que llaman el “scent” para que el usuario llegue a completar el objetivo que tenemos marcado. Es decir, el objetivo de la página, la llamada a la acción debe estar muy clara y la métrica a utilizar también, solamente así podremos sacar conclusiones válidas.

Hay que tener en cuenta el target al que queremos seducir con nuestra landing page, si se puede segmentar no dudemos en hacerlo y crear distintas landing pages para cada perfil.

Creo que en cualquier caso se puede y se debe hacer un test para primero conseguir optimizar al máximo nuestra landing page y después para conocer las preferencias de nuestros visitantes, clientes y/o potenciales, la información que recojamos nos servirá para la totalidad de nuestra web.

Ejemplos personales de landing pages:

Buena,


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Cuando accedemos a la página de amazon.com donde habla de kindle (desde google o desde un link). Como podemos ver, además de fotos, información, precios, llamada a la acción… si hacemos scroll tenemos más datos y además la opinión de los usuarios que lo han comprado y recomendaciones:

Mala,

La campaña del rolex cosmograph daytona. Una landing page muy moderna, espectacular, con fotos impresionantes, un video genial… pero… ¿y si lo quiero comprar? ¿y si quiero ver otros modelos? ¿y si quiero ver dónde puedo encontrarlo offline? Me pierden, señores, me pierden como cliente.

11. Imagina que me quiero dedicar a la analítica web ¿por dónde debería empezar? Y sobretodo ¿con qué me voy a encontrar?

Yo creo que lo mejor para empezar como primer contacto es descubrir los blogs de los expertos y leer un par de libros sobre el tema (más detallado en la pregunta 13).

Es básico abrir un sitio propio si no se dispone de algo que medir, y añadirle Google Analytics. A partir de aquí, trastear con todas las métricas que presenta la herramienta,

http://tristanelosegui.files.wordpress.com/2010/02/amazon.png

http://tristanelosegui.files.wordpress.com/2010/02/rolex1.png


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definirse los segmentos, las campañas, las variables, los configuraciones, los objetivos, crearse tableros e informes propios, jugar mucho con todos los datos y familiarizarse con los conceptos propios de la analítica web.

Los seminarios o cursos que organizan los que entienden de este tema, son absolutamente imprescindibles. El Practitioner WA cuya tercera edición se celebrará en Madrid en mayo, el EMetrics, que este año por primera vez se celebró en Madrid el pasado junio, la Internet Marketing Conference que se celebró en octubre en Barcelona, el SMX, el OME,… Pero la mejor manera de conocer a la gente del sector es sin duda ir a los Conversion Thursday, que ahora mismo se celebran un jueves al mes en Madrid y en Barcelona, pero que en un futuro sería interesante que se fueran propagando por todo el territorio

Por último, si quieres una formación académica adecuada, en la Universidad de British Columbia existen unos cursos enfocados únicamente a la analítica web, son online y bastante interesantes. ¡Yo acabo de graduarme el año pasado! Sirven, sobre todo, para ordenar los conceptos y sentar bien las bases.

¡Y empezar a buscar trabajo ya! Ahora es buen momento porque somos pocos y la oferta va en aumento. Te vas a encontrar con profesionales que, a diferencia de otros sectores, nos conocemos mucho, transmitimos conocimiento y nos apoyamos todos.


Yo llegué al mundo de la analítica web por casualidad en el 2006 y me apasionó desde el primer momento. De la mano de Pere Rovira y Javier Godoy me adentré en este mundo y lo mejor que hice en el momento fue comprarme el libro de Avinash Kaushik, mi libro de cabecera desde entonces. Hubo momentos algo frustrantes (de ahí salió el título de mi blog) pero en general ha sido muy emocionante.

En mi trabajo diario siempre me encuentro algo nuevo, o bien respecto a herramientas o bien respecto a retos en la web, esto me hace sentirme viva y con ganas de enfrentarme al día a día. No sé muy bien cómo he llegado hasta aquí pero … de aquí no me mueve nadie, me fascina mi trabajo y, sobre todo, seguir aprendiendo y tener la sensación de que nunca me voy a aburrir.

Comparto mi experiencia con un equipo en el que aunamos información cuantitativa con información cualitativa para intentar completar un ciclo de optimización en el conjunto de webs donde trabajo y considero que la base de un buen analista web es tener compañeros alrededor en las demás áreas con los que trabajar en equipo y sacarle todo el jugo a las posibles acciones derivadas de los datos.


1. Blogs: o En castellano:


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1. Adrián http://www.filmica.com/audiencias/ 2. Elena http://elenaenriquez.com/ 3. Pere http://web-analytics.es/blog/ 4. José http://titojose.wordpress.com/ 5. Ferriol http://trucosgoogleanalytics.com/

o En inglés: Avinash http://www.kaushik.net/avinash/ Eric http://blog.webanalyticsdemystified.com/weblog/ Robbin http://www.lunametrics.com/blog/ Manoj http://www.webanalyticsworld.net/ Roi Revolution http://www.roirevolution.com/blog/

Twitteros: 0. @asegovia, @clicmetrics, @danielpena, @pere_rovira, @trucosga,

@javiergodoy, @analisisweb, @imediabar, @mvconsultoria, @mgarrigap

1. @avinashkaushik, @erictpeterson, @aureliepols, @kissmetrics, @jimsterne, @jimnovo

Libros: 0. Avinash Kaushik: Web Analytics: An Hour a Day y Web Analytics 2.0

Con estos libros más los blogs y demás temario online, no se necesita nada más para empezar.

Documentos interesantes (PDFs, etc.) Eric Peterson puso hace poco tiempo a disposición de todo el público sus 3 libros en pdf con extras como hojas Excel y Dashboards de ejemplo:

0. Web Analytics Demystified 1. Website Measurement Hacks 2. The big book of KPI 3. Muy recomendables

14. Pregunta y respuesta libres. Puedes destacar algo de tu trabajo, blog, etc. u otra cosa que te parezca interesante.

Creo que es interesante comentar la organización del tiempo del analista web. En mi caso, prácticamente un 10% lo dedico a ver las tendencias del site a analizar (métricas brutas sobre todo derivadas del tráfico).

Según lo que me indiquen, un 50% del tiempo lo dedico a profundizar en lo que cambia o me llama la atención o quiero estudiar por cualquier motivo especial; es decir, este tiempo lo dedico a pulir estas métricas, a crear el contexto con datos externos y cualitativos, para saber con detalle qué ha pasado y aproximarme lo más posible a saber por qué ha podido pasar.

Entonces es el momento de invertir el 40% del tiempo en diseñar una estrategia de acciones para mejorar y mostrar dicha estrategia de manera que sorprenda. No vale pasar el 90% entre tendencias y análisis, el verdadero valor del analista web, aunque pueda parecer paradójico, no es tanto el analizar lo que ha pasado como el poder

http://www.filmica.com/audiencias/


http://web-analytics.es/blog/

http://titojose.wordpress.com/

http://trucosgoogleanalytics.com/


http://blog.webanalyticsdemystified.com/weblog/

http://www.lunametrics.com/blog/

http://www.webanalyticsworld.net/

http://www.roirevolution.com/blog/


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ofrecer alternativas de optimización de lo analizado. Conocer los objetivos y guiar hacia la gloria.


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9. Hablemos de Analítica Web: entrevista a Elena Enríquez

1. ¿Qué es la analítica web y para qué sirve? La Analítica web a grandes rasgos y desde mi visión más personal:

“La reunión de distintas herramientas de medición y las neuronas de una o más analistas web para sacar el máximo valor económico , emocional/promocional de los sitios web.”

- Valor económico (a por el ROI Positivo): es cuando tenemos como objetivo “ganar dinero con el sitio web porque vendemos productos y servicios online”.

La Analítica Web ayuda a los negocios a conseguir entender a sus visitas, sus tendencias y formas de “dialogar, moverse y buscar” en el sitio web. Aprendiendo, analizando y optimizando con los datos que ofrecen las herramientas y las recomendaciones de los analistas web las empresas pueden ver un ROI positivo.

- Valor emocional/promocional: sites que no tienen como fin la venta de un producto, su fin es promover, dar a conocer o llegar al máximo número de visitas que quiera leerlos y hablar, dialogar y comentar sobre ellos.

En estos casos, la analítica web les va a ayudar a entender cómo pueden mejorar para fidelizar a sus visitas, para que se cree una comunidad, para llegar al máximo de oyentes, para tener una repercusión… no ganaran dinero con sus sites, pero quieren ganar tráfico de calidad que regrese a su site y hable de ellos. La analítica web es un buen aliado.

El Valor Económico y Emocional/Promocional van de la mano cuando aplicamos la Analítica Web el objetivo es conocer a las visitas y sus tendencias y pautas para segmentarlos y ofrecerles lo que quieren (o aquello que es de su interés).

2. ¿Qué papel juega (y cuál debería jugar) la analítica web dentro de la organización? Yo trabajo en Noruega, y mi experiencia como Analista Web son en Escandinavia. Así que no puedo explicar mi experiencia en España, no la tengo.

Leo blogs españoles y conozco a varios profesionales que trabajan como analistas, algunos trabajan en agencias y otros en empresas.

Pienso que la tendencia será que las empresas creen sus propios departamentos de Estrategia Online, y que en el equipo habrá analistas web. En Noruega veo ésta tendencia desde finales del 2009. Aunque también hay empresas que por su volumen de trabajo y forma de trabajo prefieren una agencia.


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¿Qué deberíamos hacer para introducir la analítica web en nuestras empresas?

La respuesta no va dirigida a España, me refiero a nivel global: a. Necesitamos que las empresas que sacan resultados positivos gracias a la analítica web lo comuniquen, pero esto es para algunas empresas como decirle al mundo su estrategia. Y no lo cuentan. Otras empresas están ganando más y mejor gracias a las recomendaciones de sus analistas, pero no se han dado cuenta aún. Necesitamos que hablen de analítica web, profesionales que no sean analistas para llegar a más empresa.

b. Mayor comunicación por parte de las agencias. Para introducir la analítica web es necesario que las agencias que son las que tienen más peso sepan “vender” que la analítica web es más que un informe, con visitas, usuarios únicos y número de ventas. Los analistas somos más que un informe, tenemos que ir un paso más y dar recomendaciones. Y si implico a las agencias es porque ellas tienen más y mejor acceso a sus clientes.

Este tema es más espinoso, hay agencias que dicen que venden que son “especialistas en analítica web” y en realidad son especialistas en hacer informes. Así es poco probable que la analítica web se entienda como recomendaciones y acciones para mejorar un site.

No veo viable empresas con departamentos “reales” de analítica web hasta que las empresas entiendan cómo pueden beneficiarse con ella. Pienso en analistas web que han estado en empresas donde sólo reciben oportunidades de hablar sobre los resultados para enseñar gráficas. Esto no es analítica web.

Las Agencias tienen que hacer este trabajo de “publicidad y promoción”, aún cuando puede ser contradictorio, ya que cabe la posibilidad que al final la empresa prescinda de la agencia para crear su departamento. Esto es lo que está pasando en Noruega y sólo el tiempo dirá o mostrará cómo se desarrollan los acontecimientos.

c. La asociaciones de analistas web y reuniones también ayudan a dar peso a nuestra profesión, para crecer necesitamos estar unidos. No hablo de hacer ruido, hablo de mostrar con casos cómo mejorar. Esto lo hace muy bien el evento de Alt64 y el Evento Practicioner Web Analytics 2010 explicando casos reales, a profesionales del sector. Y los cursos en distintas ciudades españolas de la mano del Equipo de Web Analytics.es.

En Noruega tenemos distintos eventos como GullTaggen e INMA que promueven la analítica web.

3. ¿Qué debería pasar para que la analítica web termine de asentarse en España? Para que la analítica web se asiente en España y en otros países es necesario, o

http://www.gulltaggen.no/

http://www.inma.no/


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sería una buena recomendación, que los analistas de más peso hicieran eventos para promoverla a profesionales que no sean analistas web. ¡¡Llegar a más profesionales y a más sectores!!

Muchos de los eventos están orientados a los propios analistas y es necesario crear eventos invitando a directores de empresa, emarketers, marketers, responsables de cuentas… de distintos sectores. Una de las mayores dificultades es llegar a los distintos grupos y hablar “su idioma” pero poco a poco estoy segura que los cracks españoles nos van a sorprender. En Escandinavia estamos en el proceso de “evangelización”.

¿De dónde venimos y hacia dónde vamos? Venimos de una sociedad que se está adaptando a las nuevas tecnologías, a más oportunidades a través de la red, a una mezcla brutal entre lo online y offline… los cambios se suceden. ¡Y de qué manera!

Vamos hacía al uso de la red de forma aún más latente y con más peso para que los usuarios encuentren y busquen más información sobre los productos y servicios que necesitan. La globalización aún más patente, las PYMES se encontrarán compitiendo con sites que venden mundialmente, con mejores precios, con mejores servicios… Hay que estar online, ¿si o no? Cada empresa decidirá su estrategia.

La Analítica Web es y será el camino para conocer a las visitas y conseguir resultados positivos. Medir para conocer a las visitas…

4. ¿Con qué herramientas cuenta un analista web para hacer su trabajo? En mi caso trabajo con: yahoo web analytics y google analytics. Otros analistas trabajan con XiTi, Omniture, WebTrends, … hay variedad (esto me gusta). Y hay quien se ha creado su propia herramienta de medición.

Mi especialidad es el análisis y gestión de campañas. Para la gestión de campañas trabajo con: Helios (Adtech), Adform, Headlight, DoubleClick,…

Y para poner los datos en orden trabajo con las APIs de Google, Yahoo web analytics y Excel.

¿Qué perfil debe tener este analista? Esa misma pregunta me la he hecho muchas veces, ves las ofertas de empleo y ves que cada una tiene sus diferencias. No basta con saber “usar” la herramienta. Hay que saber formular las preguntas adecuadas para sacar conclusiones y recomendaciones.

Para mí un analista web tiene que tener conocimientos sólidos de marketing digital, SEO, SEM, UX y capacidad para entender y sacar lo máximo de las herramientas de analítica web. Tener conocimientos de programación web es un plus, y tener dotes para interpretar y comunicar también ayuda.


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Un analista debe ser una persona a la que le guste trabajar en un entorno de cambio constante que sepa templar los nervios en la búsqueda de respuestas.

Vuelvo a repetirlo: Un punto fuerte de un analista es saber hacer las preguntas correctas, y saber comunicar a sus clientes.

5. ¿Cuáles son las fases básicas que se deberían seguir para lanzar una campaña? (desde que se tiene la intención de hacerla, hasta que se entrega el primer informe de resultados).El otro día me dijo un cliente que quería hacer publicidad online sin gastar nada, esto ya me limita bastante. Así que por esta razón es importante tener claro con qué presupuesto partimos para crear una estrategia online. Cada campaña varía según la estrategia online: a. Objetivos: qué se quiere conseguir con esta campaña. Le pregunto al Jefe de Proyecto, Marketing Manager y al cliente. Cuando hablas con ellos escuchas sus anhelos, ideas y muchas veces te contagian la pasión que tienen por sus productos. (Esto me ayuda muchísimo). b. A quién va dirigida: tener claro a quién queremos llegar con esta campaña. Qué aportamos a nuestro grupo de clientes potenciales. Si es posible crear “Personas”, una descripción de a quien o quienes nos dirigimos. Y no hablamos solo de decir: mujer, 30-40 años, profesional. ¡No! Hablamos de explicar cómo interactúa en la red, qué busca, su grado de expertise en la red, con el site del cliente…. Con los productos y servicios que vendemos. c. Cómo va a ser la campaña: haremos un mix de medios (TV, radio, internet), o será una campaña 100% online. Esto me ayuda a entender si van a haber “picos” de tráfico cuando comience la campaña. Si tengo anuncios en unos determinados sites y a la vez anuncios en la televisión puedo ver cómo varía y fluctúa el tráfico en mi site.

Por ejemplo: Se duplica el tráfico cuándo hay un anuncio en la televisión que invita a entrar en el site para poder participar en un concurso?

d. ¿Qué queremos conseguir medir?: (básico tener claro los objetivos) marcar los KPI de la campaña. • Queremos tener un CTR superior a X. (Queremos que de cada 10 personas que vean nuestro anuncio, 7 hagan clic en el anuncio). • Queremos que las visitas que lleguen estén más de X minutos. (Queremos que las visitas que lleguen a nuestro site estén al menos 3 minutos en el site de la promoción para que vean el video que hemos colgado que dura 4). • Queremos que al menos un X% pida información. (Queremos y anhelamos que al menos 5 de cada 10 visitas nos pidan nuestro catálogo con la promo).

Es muy importante saber qué métricas nos indican el éxito y verbalizar lo que vamos a medir con el cliente. Sin usar terminología de analista, hay que usar terminología que el cliente entienda y motivarlo.


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e. Estructura: e.1. Decidir si se va a crear una página específica para la campaña incluida en el site principal. e.2. Un mini-site sólo para la campaña

f. Media Planning: decidir dónde queremos mostrar nuestros anuncios. Depende de la estrategia y el presupuesto. Algunos escenarios (hay cientos), más generales y mucho, mucho más al detalle: f.1. En Medios f.2. En Medios, Google Adwords Content f.3. En Medios, Google Adwords Content y Search f.4. En Medios, Google Adwords, Afiliados f.5. En Medios, Google Adwords, Afiliados, Sites de Bloggers

Las variaciones las decides tú. Pero atención: recuerda dirigirte a tus usuarios. No pongas un anuncio de ropa de bebé en un site dirigido a un site de citas. No es el target.

g. Etiquetado: cada una de las URLs de esa campaña tienen que tener un etiquetado para que el analista pueda “ver” y medir que esa visita llega desde esa campaña.

h. AdServer: si quieres controlar tus anuncios recomiendo usar Adserving

i. Control: comprobar que la campaña funciona (es decir que medimos) desde el principio. Una vez comenzada la campaña analizar resultados a diario respecto a nuestro punto d.

j. Fin de la campaña: análisis de los resultados y comparación con otras campañas (si es posible).

Si no me he extendido más en etiquetado y ad serving es porque no quiero que nadie se agobie con tecnicismos.


Tal como iba leyendo la pregunta iba pensando lo mismo.

Partiendo que estoy pensando en los KPIs de una campaña y que yo mido lo que pasa cuando se muestra el anuncio (impresión) y se hace clic.

Y mido lo que pasa cuando ese clic llega al site, pasando a ser una visita.


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Para una campaña: Para ver la perfomance del anuncio antes de que el clic se convierta en visita, miro y estudio los datos del Ad Server:

Impresiones: veces que el anuncio se ha mostrado. Clics: cuando se hace “clic” sobre el anuncio “abriéndose” el site que medimos.

(la famosa “landing page”) CTR: promedio de clics que se han hecho en el anuncio. (si te interesa hay muy

buenos post con explicaciones sobre cómo se calcula el CTR).

En la herramienta de analítica web estudio a las visitas:

Visitas: estudiar cuántas clics han llegado a entrar en el site Porcentaje de rebote: cuántas de esas visitas han mirado la primera página y se

han ido. Tiempo medio en la visita: calcula cuánto tardaría una visita en “leer” /”ver” tu

contenido Acciones: esto es ya de Master ver si la visita ha realizado el objetivo que te

habías marcado. Por ejemplo: pedir información, comprar, apuntarse a la newsletter….

Con todos los datos analizo, saco conclusiones y doy recomendaciones.


Contratar a un analista web. El/Ella te ayudarán a medir correctamente.


Para mí es muy importante ver que se cumplen los objetivos. Cada site tiene los suyos. Me pondré en alerta si veo que el porcentaje de rebote es peor que el esperado. Mi función es optimizar al detalle.


Que hable el mismo idioma que la persona que lo está leyendo. Esto no siempre es posible porque el mismo informe va dirigido a distintas personas, con distintos perfiles en el mismo equipo. Pero eso también es trabajo del analista, comprender cómo llegar a las personas que leen sus informes, de ello depende en gran parte que su trabajo sea escuchado y que se tomen acciones. Un informe al que nadie presta atención, es una pérdida de oportunidades de crecimiento para la empresa.


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A recordar que los analistas no somos magos, pero necesitamos que se apliquen nuestras recomendaciones para poder mejorar el site. Si no hay cambios, no hay mejoras.

Imprescindible que el informe incluya recomendaciones nada más comenzar.

10. Landing pages: ¿qué características debe cumplir? ¿Cuándo es aconsejable hacer testing?

Si haces campañas las landing pages tienen que tener la información que busca el usuario y que estás promocionando en el anuncio.

- Norma 1: No engañar a la visita, si vendes en tu anuncio naranjas, que no lleguen a tu site y vean que vendes manzanas. Habrá a quién convenzas pero no es la idea.

- Norma 2: No los vuelvas locos buscando información. Sé claro y directo, ofrece lo que promocionas. Y si quieres “poner mucha información” hazlo pero no en la landing page. Puedes poner un enlace que diga “leer más”.

- Norma 3: Las animaciones quedan muy chulas pero no mates tu landing page siendo chulísima. Si tarda mucho en cargarse, o es difícil entender el mensaje con tanta animación estás perdiendo visitas.

- Norma 4: ….

No tengo ninguna, cuando quiero optimizar una landing page busco un buen especialista en usabilidad e incluso creamos “Focus Groups” para entender cómo mejorar la relación página web / visita.

Es aconsejable hacer testing cuando comenzamos a ver que no se están cumpliendo los objetivos. Si el % de conversión es muy bajo, si el Bounce Rate es para preocuparse o si empezamos a ver que nuestra reputación cae en picado por la insatisfacción de los usuarios es importante hacer testing. En cualquier caso, todo site debería estar testeando que todo funciona correctamente y hacer un seguimiento de su reputación online.

Un ejemplo:

Tienes un site que vende 100% online y tienes una sección de atención al cliente online, con un apartado de preguntas y respuestas.

Y a su vez tienes un departamento de Atención al cliente telefónico para los que no encuentren información online.

Cuando el departamento de servicio atención al cliente telefónico comienza a recibir decenas de llamadas de teléfono con preguntas que se podrían resolver fácilmente por Internet y recibe llamadas sobre “¿cómo hago para comprar online esto?”, “¿Cuál es el


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correo electrónico de atención al cliente?”…. uy uy uy algo está fallando. Imprescindible testear y mejorar.

Recuerda: Un sitio con una buena usabilidad recortará gastos e incrementa la experiencia de usuario. ¡¡No vuelvas loco a las visitas!! ¡¡Ofréceles facilidades!!

Como ejemplo negativo: Norwegian.no

- Tienen la homepage tan larga que hace difícil navegar en ella. - La selección de idiomas funciona cuando quiere, y según el Browser que utilices. - Hay tantas opciones que quien busque necesita un manual.

¿No debería ser más fácil comprar un billete de avión?

En España otro ejemplo negativo es Renfe, seguro que muchos nos hemos enfrentado al site.

http://tristanelosegui.files.wordpress.com/2010/02/img-1-elena-enriquez-norwegian.png


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Nota: la home es mucho más larga ¡He cortado la imagen para no alargar demasiado el post!

En general los hoteles tienen un problema grande cuando quiero buscar información sobre las habitaciones, características y precios.

En algunos sites parece que quieren que las visitas jueguen al “busca y no encuentres”.

Ejemplos:

http://www.holmsbuspa.no – Aún sigo buscando imágenes sobre las habitaciones, y no es que no estén es que me pide un programa especial que no quiero instalar. Si tuvieran a un analista se sorprenderían ver cuántas visitas se van en el apartado de fotos del hotel.

Una de las páginas mejores por su navegabilidad e información clara es http://www.matprat.no

http://www.holmsbuspa.no/

http://www.matprat.no/

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Primer paso: o Comenzaría haciendo algún curso de analítica web para ver si realmente

me interesa. o Tener un sitio web para medir y probar con una herramienta tan

potente y gratuita como Google Analytics. o Compraría el libro de Sergio Maldonado para reafirmarme en que

quiero estar en este mundo apasionante. Segundo paso:

o Entender que para ser analista web es más que leer un libro, hacer un curso o participar en un evento. Los mejores analistas web que conozco son los que no piensan que lo saben todo y siguen aprendiendo cada día.

o Practicar, practicar, practicar… o Buscar agencias y/o clientes que te dejen medir su site para aprender

con sus ejemplos. o Aplicar a las ofertas de empleo donde buscan formar a nuevos analistas

web (en verano, suelen salir oportunidades). o Un analista web no es sólo el que sabe usar la herramienta. Formarse y

aprender otras disciplinas: marketing, usabilidad, estadística, programación web, SEO, Adwords… El Analista Web es una combinación de especialidades. No te quedes únicamente con la idea de que la herramienta es suficiente.

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Te vas a encontrar con un mundo donde tú puesto de trabajo no se entiende, tus tareas son para muchos la de recolectar datos. Muchas veces te sentirás que no eres escuchado, y no es que los sientas es que es así, no te escuchan.

Yo he notado:

Recelos de otros departamentos (creen que sólo hablamos de % y números). Burlas de compañeros de profesión en el entorno Internet (piensan que la

analítica web no sirve para nada). Una fuerte sensación de que trabajo rodeada de hombres (esto es real, hay una

mayoría masculina pero se está equilibrando la balanza).

Mi deseo es que con el tiempo y con nuestras movilizaciones en las redes sociales y empresas los otros profesionales se den cuenta que: “No somos invisibles, al revés, damos visibilidad y viabilidad a los proyectos online”.

Pienso que hay grandes analistas que no vemos a diario en blogs y redes sociales, pero allí están ayudando a la analítica web, ellos también hacen un trabajo extraordinario.


Llegué al mundo de la analítica web de la mano de mi puesto de trabajo como Traffic Manager. Ya antes había trabajado como Programadora Web y gestora de campañas SEM.

Me apasionaba y apasiona el trabajo de Traffic Manager, pero me faltaba una pata en mis funciones el analizar e ir más de los números. Quería entender el comportamiento de las visitas, segmentarlos, mejorar el ratio de conversión y optimizar. Así me fui metiendo en el mundo de la Analítica Web y Estrategia Online.


1. Blogs: Para aprender analítica web es importante leer blogs sobre analítica web y blogs sobre las distintas áreas que debe controlar también un analista.

1. Blogs de Analítica Web 1. Gemma Muñoz: Donde Está Avinash Cuando Se le Necesita.

Estupenda comunicadora que ayuda con sus ideas y encuentros con la analítica web. Una excelente profesional que anima a todos a unirse al mundo de la analítica web.

2. Web Analytics.es: Pere Rovira y Cristina Mateix, junto con sus otros blogs TrucosGoogleAnalytics.com y TrucosOptimizacion.com – Un MUST para los analistas web e interesados!

3. Javier Godoy: que para mí es una mezcla de analista web y experto en social media. Hay entradas suyas que aún me tienen pensativa.


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4. Todos los blogs que tiene Gemma Muñoz en su blog, ella tiene un mejor control de lo mejor en España y a nivel internacional.

2. Blogs “no todo es analítica web” aprende aún más: 1. Tristán Elósegui: Un MUST si quieres entender lo que es una

estrategia online global, si quieres leer sobre qué está pasando en el sector y si quieres aprender a rabiar.

2. Marketing To Take Away: Jaime Valverde y Borja Muñoz, un site no tiene sentido si no contamos con la experiencia del usuario. Ellos te ayudan a mejorar a través de sus ejemplos e ideas.

3. Dani Seuba: para ser analista es necesario ser un curioso, así que Dani me ayuda y te ayudará con su fantástica selección de presentaciones online y sus opiniones.

2. Twitteros que hablan de analítica web y la promocionan: 1. @mvconsultoria: así te enteras de sus eventos. 2. @tristanelosegui: un mix de analítica web y estrategia online 3. @immeria: muy metido en WAA y eventos personales (inglés) 4. @trucosga: siempre poniéndonos al día de eventos en Barcelona,

cursos y artículos de interés 5. @mgarrigap: siempre al día de lo que pasa en Analítica Web en las

Instituciones 6. Seguro que me olvido de alguien que me perdone.

3. “Twitteras” del mundo de la analítica web, seo, sem y estrategia 1. @Beamariscal: seo sí, seo no, estrategia online y mucho que decir. 2. @gemamora: siempre al día de lo que se acontece en Madrid 3. @noe: tiene alma de seo, pero no puede dejar de verse tentada por la

usabilidad, el marketing online y la analítica web. 4. @Nansky: super SEM y más allá. Siempre tiene tweets muy

internacionales 5. @sorprendida: siempre nos anima las semanas con buenos enlaces a su

blog, al del Territorio creativo y a todo lo que le parece relevante. 6. @barbmk: analista web hasta la médula. “Lo importante es la calidad de

tus visitas” 7. @LDAASA2: analista web y promotora de eventos y reuniones en

Madrid. 8. @eventosfera: No, no me confundo. Ella ayuda a mover y promover

todos los eventos de analítica web en España. Un MUST! 4. Twitteros del mundo: @mausant / @luispablos / @josekont 5. Libros: para comenzar el de Sergio Maldonado, para continuar los libros de

Avinash y Dennis Mortensen, para finalizar libros de usabilidad, marketing online y cualquier libro que ayude a ponerse del lado de la visita.


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5. Biografías de los bloggers invitados

Daniel Peña Tras 7 años como responsable o director de producto en el grupo eBay (iBazar, eBay y PayPal), donde desarrolló proyectos a nivel global y un breve paso por Terra, aterrizó en un proyecto de consultoría para Coca-Cola, donde lideró las áreas de producto y creó la primera herramienta de medición del ROI para proyectos de SM. También desarrolló las estrategias de marketing del proyecto, buscadores y PR.

Actualmente implicado en la creación de un proyecto que pretende aportar soluciones al mercado de la publicidad tradicional: Traddia. También ha sido ponente en diferentes eventos de analítica en España y es miembro de la junta directiva de la rama española de la Web Analytics Association.

Blog: http://blog.creacciones.es Twitter: @danielpena Pag personal (en construcción): http://danielpeña.es Proyecto propio: http://www.traddia.com

Ricardo Tayar

Ricardo Tayar trabaja actualmente en Master Distancia, S.A, donde se ocupa de los proyectos de comercio electrónico para ese grupo de empresas. Empezó a trabajar profesionalmente en puestos relacionados en Internet en el año 2000 en un pequeño ISP para luego desarrollar su carrera profesional en diversas agencias de publicidad y comunicación, siempre en puestos relacionados con Internet (webmaster, diseñador, consultor, etc.), hasta que entró a trabajar en Master Distancia en 2006.

A pesar de tener una formación de letras pura y dura, todo su trabajo está relacionado con la red y el haber trabajado en funciones diferentes le permite tener una perspectiva muy amplia de Internet y su uso a nivel de negocio y en las empresas. La analítica web forma parte de su trabajo diario, como la gestión de proyectos web o la estrategia en Internet.

Puedes conocer más cosas de Ricardo siguiendo su Twitter @rtayar o leyendo su blog

ricardotayar.com

http://www.traddia.com/

http://blog.creacciones.es/

http://twitter.com/danielpena

http://www.traddia.com/

http://www.twitter.com/rtayar

http://www.ricardotayar.com/


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Carlos M. Lebrón INFO: Mi Nombre es CARLOS, puedes encontrarme en http://analisis-web.blogspot.com o en Twitter: @analisisweb. No pertenezco a ninguna empresa y ninguna empresa me pertenece a mí. En twitter me defino como SOCIObLOGO WEB y eso es lo que intento hacer…

Elena Enríquez

Elena Enríquez se ha formado en Informática, Multimedia y Marketing. Después de varios años trabajando como Traffic Manager y Analista Web comienza una nueva andadura como Web Manager de Stokke.com donde es responsable de la estrategia web global, gestión de campañas, redes sociales y operaciones locales de los distintos departamentos.

Cuando tiene tiempo escribe en su blog elenaenriquez.com sobre Traffic Management y Analítica Web donde intenta en un tono cercano llegar a todos los interesados.

Como actividad adicional es Responsable de la Estrategia Digital, Eventos y Analítica web en España y Noruega de Clicmetrics.com

http://analisis-web.blogspot.com/

http://www.twitter.com/analisisweb

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Gemma Muñoz Vera

Gemma Muñoz es diplomada en informática y tiene un master en Web Analytics por la Universidad British Columbia. Actualmente dirige el departamento de Analítica Web y Redes Sociales en el área de Internet de Bankinter.

Tiene un blog sobre analítica web, “¿Dónde está Avinash cuando se le necesita?” y escribe habitualmente en el blog especializado en las últimas tendencias de Marketing “Territorio

creativo”.

También participa como docente en diversos masters sobre Marketing Intelligence en la escuela de negocios ESIC, es colaboradora activa en el Conversion Thursday que se celebra mensualmente en Madrid y ha participado como ponente en diversos eventos

del sector.

Bárbara Mackey

Una licenciada en Investigación de Mercados enamorada de Internet tiene un destino bastante claro, la analítica web. Me enamoré de Internet mientras estudiaba publicidad. Empecé profesionalmente en este mundo cuando me llamaron para trabajar en Adlink, una central de medios online. Ahí descubrí que la única parte que realmente me llenaba de la publicidad era la del análisis del rendimiento de las campañas, así que a partir de entonces mi carrera se ha ido desarrollando con el fin de terminar especializándome en la investigación (en este caso, web).

En los años posteriores a mi paso por Adlink, he sido responsable de marketing de los sites Aprendemas.com y Mastermas.com, he trabajado en el mundo offline dentro del instituto de investigación TNS Wordpanel, y he sido responsable de la analítica web dentro de la agencia interactiva Nurun.

Actualmente trabajo como analista web en Caja Madrid.

Puedes encontrarme también en:

Blog: Web Analytics y más

Twitter: Twitter.com/barbmk

Linkedin: http://es.linkedin.com/in/barbaramackey




http://twitter.com/barbmk

http://es.linkedin.com/in/barbaramackey



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Sergio Maldonado Sergio ha dedicado su carrera profesional al asesoramiento profesional y estratégico en el canal online, repartiendo los últimos doce años entre San Francisco, Londres, Bruselas y Madrid.

Pero siempre que puede cambia Internet por el surf de verdad a lo largo del cantábrico.

Javier Godoy

Periodista de formación, comenzó su carrera profesional como analista en una pequeña consultora de relaciones públicas, donde descubrió Internet allá por el año 1997 y decidió formarse y dedicarse profesionalmente a este medio.

Vivió desde el año 1999 el boom de las puntocom desde Netjuice y más concretamente en Kelkoo.com. Fue el primer director de marketing de Condenet, la división online de la editorial de Vogue, entre muchas otras publicaciones. Durante unos pocos años dejó el medio online y trabajó desde su propia empresa como consultor de CRM y

profesor de distintas escuelas de negocio. Incluso probó como Director de Procesos en el sector textil, pero pronto volvió al marketing, esta vez desde la agencia, como responsable de CRM en TBWA Interactive.

Desde 2008 es socio y director de planificación estratégica en I’move, agencia de Word of Mouth Marketing.

Conferenciante y blogger, es profesor de analítica web en Tracor, es uno de los organizadores del Conversion Thursday en Madrid y autor del capítulo de analítica web en el libro Claves del Nuevo Marketing.


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Luis Pablos

Luis Pablos lleva conectado a la Red desde que a ésta se accedía por módem de 9600 bps y ha desarrollado su vida profesional ligada a ella, aplicando la tecnología a las necesidades del marketing, desde el marketing interactivo, pasando por el desarrollo de plataformas promocionales hasta proyectos de Business Intelligence aplicados a marketing relacional.

Actualmente milita en las filas de Genetsis, donde ha liderado el desarrollo de diversos proyectos para grandes cuentas como director técnico durante más de diez años.

Le gusta todo lo relacionado con Internet y la tecnología, analizar lo que está haciendo cambiar las vidas de las personas y como explotar dichos recursos para generar nuevas utilidades.

Podéis encontrarle en Twitter (@luispablos), en Linkedin y en su blog personal Redecora tu vida.

http://www.genetsis.com/

http://twitter.com/luispablos

http://es.linkedin.com/in/luispablos

http://www.redecoratuvida.es/

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